Diseño y desarrollo de una aplicación web de crwdsourcing para etiquetar ortoimágenes teseladas

Gabás Jiménez, Javier (2020). Diseño y desarrollo de una aplicación web de crwdsourcing para etiquetar ortoimágenes teseladas. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. en Topografía, Geodesia y Cartografía (UPM).

Description

Title: Diseño y desarrollo de una aplicación web de crwdsourcing para etiquetar ortoimágenes teseladas
Author/s:
  • Gabás Jiménez, Javier
Contributor/s:
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Geodésica y Cartografía
Date: October 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Aplicación web; Crowdsourcing; Redes neuronales convolucionales; Diseño centrado en el usuario; Cartografía
Faculty: E.T.S.I. en Topografía, Geodesia y Cartografía (UPM)
Department: Ingeniería Topográfica y Cartografía
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Se ha diseñado, desarrollado e implementado una aplicación web responsive de crowmapping que permite a los usuarios colaborar a través del etiquetado de teselas de ortoimágenes del Instituto Geográfico Nacional (IGN) para entrenar redes neuronales convolucionales profundas (Deep. Convolutional Neural Networks) de manera que estas redes puedan ayudar a identificar regiones donde actualizar la cartografía. Además, se ha trabajado un gran número de tecnologías de conjunto completo (Full Stack) para desarrollar una aplicación web completa incluyendo front end, y back end, compuesto de servidor y base de datos tanto relacionales cómo no relacionales para hacer la aplicación totalmente funcional, intuitiva y atractiva. Se han implementado elementos de crowsourcing, gamificación y aplicado metodologías de Diseño Centrado en el Usuario (DCU o Design Thinking) para una mejor interacción de los usuarios.
Abstract:
A responsive crowmapping web application has been designed, developed and implemented that allows users to collaborate through the orthoimaging tile tagging of the Instituto Geográfico Nacional (IGN) to train convolutional Deep Learnig neural networks so that these networks can help identify regions where to update the cartography. In addition, Full Stack technologies have been worked on to develop a complete web application from the backend, frontend, server, database, both relational and non-relational to make the application functional, intuitive and attractive. Elements of crowsourcing, gamification and Design Thinking methodologies have been implemented for better user interaction.

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Item ID: 70778
DC Identifier: https://oa.upm.es/70778/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:70778
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 28 Jun 2022 13:59
Last Modified: 28 Jun 2022 13:59
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