Visualització, creació i millora de terrenys 3D
Martínez Espelleta, Gerard
Lumbreras Ruiz, Felipe, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Títol variant:	Visualization, creation and improvement of 3D terrains
Títol variant:	Visualización, creación y mejora de terrenos 3D
Data:	2021
Resum:	Durant les últimes dècades, la visió de mapes tridimensionals ha avançat moltíssim des de l'aparició de Google Maps l'any 2005, el qual va popularitzar i fer disponible al públic general aquest servei. No obstant les noves tecnologies com la visualització tridimensional del relleu només s'apliquen a zones molt poblades deixant de banda una gran part de la superfície del territori. En aquest treball farem ús de tècniques de Deep Learning per a crear una xarxa neuronal que ens permeti aplicar superresolució a un seguit d'imatges del terreny, a les que posteriorment afegirem un relleu i mostrarem en un entorn 3D pel qual ens podrem desplaçar amb la intenció de poder explorar tot el territori català.
Resum:	Over the last few decades, three-dimensional map viewing has come a long way since the advent of Google Maps in 2005, which made this service popular and available to the general public. However, new technologies such as three-dimensional relief visualization are only applied to heavily populated areas, leaving apart a large part of the territory's surface. In this work we will use Deep Learning techniques to create a neural network that allows us to apply superresolution to a series of terrain images, to which we will later add a relief and show in a 3D environment through which we can move with the intention to be able to explore the entire catalan territory.
Resum:	Durante las últimas décadas, la visión de mapas tridimensionales ha avanzado muchísimo desde la aparición de Google Maps el año 2005, el cual popularizó y dió a la disposición del público general este servicio. No obstante, las nuevas tecnologías como la visualización tridimensional del relieve solo se aplican a zonas muy pobladas, dejando de lado una gran parte de la superficie del territorio. En este trabajo haremos uso de técnicas de Deep Learning para crear una red neuronal que nos permita aplicar superresolución a un conjunto de imágenes del territorio, a las que luego les añadiremos un relieve y mostraremos en un entorno 3D por el cual nos podremos desplazar con la intención de poder explorar todo el territorio catalán.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre que no sigui amb finalitats comercials i que es distribueixin sota la mateixa llicència que regula l'obra original. Cal que es reconegui l'autoria de l'obra original.
Llengua:	Català
Titulació:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Pla d'estudis:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Àrea temàtica:	Menció Computació
Matèria:	Visor 3D ; Deep Learning ; GAN ; Generative Adversative Network ; Mapa ; Superresolució ; Web ; Superresolución ; 3D Visor ; Map ; Superresolution

11 p, 9.8 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Treballs de Fi de Grau > Escola d'Enginyeria. TFG