Detection, recognition and topic semantic matching of street level city text for urban analysis (2023)
- Authors:
- Autor USP: DIAS, LUCAS DE CARVALHO - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- DOI: 10.11606/D.45.2023.tde-25082025-113632
- Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; PROCESSAMENTO DE TEXTO; AMBIENTES URBANOS
- Keywords: City data; Computer vision; Dados urbanos; Informática urbana; Natural language processing; Urban informatics; Urban visualization; Visualização urbana
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Os Ambientes urbanos, especialmente os comerciais ou as areas de intenso trafego, tendem a ser profusamente populadas por texto (por exemplo, placas de trânsito, fachadas comerciais, propagandas ou placas de aluga-se.) com o intuito de informar, direcionar ou atrair cidadãos. Cada texto carrega informação no significado de suas palavras, mas também em sua posição geográfica e contexto. Ademais, a distribuição e agrupamento de várias palavras pela cidade podem refletir indiretamente alguns aspectos socio-econômicos da cidade. Este projeto propõe uma nova framework para detectar, reconhecer e aplicar comparação semântica de tópicos em dados textuais extraídos a partir de textos em cenas presentes em imagens ao nível da rua, permitingo visualizações em mapa e o uso sistemático destes dados para análises de planejamento urbano. Modelos de aprendizado profundo de detecção e reconhecimento de texto são aplicados às imagens georeferenciadas para lhes extrair palavras, as quais são consultadas em uma base de conhecimento para obter descrições. As descrições são codificadas em forma de vetor e comparadas com tópicos pre-determinados (e codificados) por similaridade vetorial. Tendo herdado a informação de georeferência das imagens, os tópicos podem ser visualizados em um mapa e comparados com censo e informações de planejamentos da cidade. 33 mil imagens da cidade de São Paulo foram coletadas com Google Street View e aplicadas à framework proposta, uma amostra de 1000 imagens foianotada para validar a framework e os resultados da comparação semântica foram visualizados e comparados com outros conjuntos de dados fornecidos pela prefeitura
- Imprenta:
- Data da defesa: 06.12.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
DIAS, Lucas de Carvalho. Detection, recognition and topic semantic matching of street level city text for urban analysis. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25082025-113632/. Acesso em: 03 jan. 2026. -
APA
Dias, L. de C. (2023). Detection, recognition and topic semantic matching of street level city text for urban analysis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25082025-113632/ -
NLM
Dias L de C. Detection, recognition and topic semantic matching of street level city text for urban analysis [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25082025-113632/ -
Vancouver
Dias L de C. Detection, recognition and topic semantic matching of street level city text for urban analysis [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25082025-113632/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.45.2023.tde-25082025-113632 (Fonte: oaDOI API)
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