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Deep Green Diagnostics: Análisis del área verde urbana mediante el aprendizaje profundo y las imágenes de drones

Año: 2019 | Colección: Investigación | Categoría:
24 lecturas

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Hoy en día, más de la mitad de la población mundial vive en áreas urbanas y esta cifra sigue aumentando. En consecuencia, cada vez hay más publicaciones científicas que analizan los problemas de salud de las personas asociadas a vivir en estos lugares altamente urbanizados.

En particular, parte del trabajo reciente se ha centrado en relacionar la salud de las personas con la calidad y cantidad de áreas verdes urbanas. En este contexto, y considerando la enorme cantidad de terreno en las grandes ciudades que debe ser supervisado, este trabajo busca desarrollar una solución basada en el aprendizaje profundo capaz de determinar el nivel de salud del terreno y evaluar si está contaminado.

El objetivo principal es dotar a las instituciones de salud de un software capaz de crear mapas actualizados que indiquen dónde se presentan estos fenómenos, ya que esta información podría ser de gran utilidad para orientar los objetivos de salud pública en las grandes ciudades.

Este software se publica como código fuente abierto, y los datos utilizados para los experimentos presentados en este documento también están disponibles gratuitamente.

Título Original:

"Deep Green Diagnostics: Urban Green Space Analysis Using Deep Learning and Drone Images"

Autor/es:

Marco A Moreno Armendáriz, Hiram Calvo, Carlos A. Duchanoy, Anayantzin P. López Juárez, Israel A. Vargas Monroy, Miguel Santiago Suarez Castañon
Este recurso está relacionado con las siguientes temas de salud:

Tipo de Documento:

|=|  En Web

Idioma:

Inglés

Año de publicación:

2019

Tamaño del recurso:

0.00 KB

Accesos al recurso:

26