Visión artificial, reconocimiento de regiones y crecimiento de la ciudad
Buena parte del éxito de un individuo reside en su capacidad para leer y extraer de su entorno detalles relevantes para sus funciones biológicas básicas. En ese sentido, en un grupo importante de especies, la visión cumple un rol central en su supervivencia. En las últimas décadas con el desarrollo de diversas técnicas y algoritmos de visión artificial y del uso de diversos gadgets hemos buscado comprender mejor (de manera más adecuada) la realidad que nos rodea, especialmente en los espacios altamente artificializados como las ciudades o menos tangibles como “mercados” o redes sociales.
La clave para poder extraer de nuestro espacio de percepción lo irrelevante y destacar lo que nos es útil, se encuentra en el reconocimiento de regiones, ya sea en la identificación de objetos, patrones de comportamiento o movimiento de sujetos.
Es relativamente sencillo, con la iluminación adecuada, identificar el borde de una mesa o una puerta, pero es algo más complejo identificar el borde urbano de una ciudad y más aun intentar hacer un seguimiento satelital automatizado de cambios en el tejido de la ciudad.
El gif que encabeza esta nota corresponde a una zona ubicada en la Panamericana Norte, en el distrito de Ancón (Lima – Perú), y da cuenta de la metamorfosis sufrida por esa pequeña zona en poco menos de 9 años (abril de 2003 – enero de 2012). Esa parte de la ciudad pasó de ser una porción desértica, a ser (unos pocos años) una zona verde, luego un territorio casi continuo de viviendas provisionales y, actualmente a evolucionado a un sistema urbano de manzanas, calles y espacios púbicos.
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