Clasificación de objetos urbanos utilizando redes neuronales

Abstract

[ES] El estudio tiene como objetivo principal utilizar redes neuronales para identificar y categorizar distintos elementos urbanos. A través de una combinación de técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo, se diseñarán y entrenarán modelos de redes neuronales convolucionales (CNN) ya que estas son muy efectivas para tareas de visión artificial en la clasificación y segmentación de imágenes, entre otras aplicaciones. Se explorarán diferentes arquitecturas de redes neuronales y técnicas de entrenamiento para optimizar el rendimiento de la clasificación. Además, se utilizarán conjuntos de datos de imágenes de alta resolución. Los resultados obtenidos contribuirán al avance en la automatización de la interpretación de imágenes urbanas, con potenciales aplicaciones en campos como la planificación urbana y la cartografía digital.

[EN] The main objective of the study is to use neural networks to identify and categorize different urban elements. Through a combination of image processing and deep learning techniques, convolutional neural network (CNN) models will be designed and trained since these are very effective for computer vision tasks in image classification and segmentation, among other applications. Different neural network architectures and training techniques will be explored to optimize classification performance. Additionally, high-resolution image data sets will be used. The results obtained will contribute to progress in the automation of the interpretation of urban images, with potential applications in fields such as urban planning and digital cartography.

[CA] L'estudi té com a objectiu principal utilitzar xarxes neuronals per identificar i categoritzar diferents elements urbans. A través d'una combinació de tècniques de processament d'imatges i aprenentatge profund, es dissenyaran i entrenaran models de xarxes neuronals convolucionals (CNN) ja que aquestes són molt efectives per a tasques de visió artificial en la classificació i segmentació d'imatges, entre altres aplicacions. S'exploraran diferents arquitectures de xarxes neuronals i tècniques d'entrenament per optimitzar el rendiment de la classificació. A més, s'utilitzaran conjunts de dades d'imatges d'alta resolució. Els resultats obtinguts contribuiran a l'avanç en l'automatització de la interpretació d'imatges urbanes, amb potencials aplicacions en camps com la planificació urbana i la cartografia digital.