Extração de características urbanas a partir de imagens a nível de rua

• Processo: 20/15990-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: CNPq - INCTs
• Pesquisador responsável: Roberto Hirata Junior
• Beneficiário: Ayrton Amaral Alves Vitor
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 14/50937-1 - INCT 2014: da Internet do Futuro, AP.TEM
• Assunto(s): Redes neurais convolucionais Visão computacional Cidades Frameworks
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Convolutional Neural Networks | Visão Computacional | Processamento Gráfico

Resumo

Imagens a nível de rua são fáceis de capturar, porém difíceis de analisar pois o ambiente não é estruturado. O Google Street View provém a maneira mais rápida e fácil de se obter imagens a nível de rua para se estudar características urbanas na maior parte das cidades do mundo. Utilizando o INACITY, um framework de Internet que coleta imagens urbanas do Google Street View, extrairemos características urbanas a partir de imagens a nível de rua e estudaremos o Sistema Sócio-Ecológico de bairros de algumas cidades.