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desarrollo de un prototipo de herramienta en entorno web

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Academic year: 2023

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Resumen

Palabras clave

Línea de investigación

Planteamiento del problema

El crimen puede afectar la salud de las personas; las actividades delictivas provocan que los habitantes padezcan miedo a tal punto que no salen a la calle; como resultado, la delincuencia como daño colateral amenaza las actividades y actividades económicas. el territorio donde se produce. Las altas tasas de criminalidad también pueden reducir el valor de las propiedades y socavar el crecimiento empresarial, exacerbando la pobreza, lo que puede conducir a tasas de criminalidad más altas. Por otro lado, la reducción de las oportunidades económicas que enfrentan los jóvenes los hace más propensos a involucrarse en la delincuencia y la violencia, lo que en última instancia puede arrastrarlos a estructuras criminales organizadas (UNODC, 2019).

La seguridad ciudadana es una cuestión crucial para varias regiones porque sin paz no hay desarrollo, y sin desarrollo no se puede mantener una paz sostenible, lo que crea un circuito de retroalimentación positiva (Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, 2013). Vea el número de asesinatos por continente.

Figura 2 Víctimas de homicidio por género y región   Tomado de (UNODC, 2019)
Figura 2 Víctimas de homicidio por género y región Tomado de (UNODC, 2019)

Justificación

Objetivos

Objetivo general

Objetivo especifico

Antecedentes

Marco teórico

Definición de geodesia

Sistemas de coordenadas

Este sistema permite localizar cualquier punto de la tierra mediante dos ángulos medidos desde el centro de la tierra, que se llaman latitud y longitud. La longitud de un punto es el ángulo medido a lo largo del ecuador desde cualquier punto de la Tierra. La latitud de un punto es el ángulo medido desde el centro de la Tierra hacia el norte, entre el ecuador y la posición de un punto en la superficie terrestre.

Definiremos cada punto con una X que indica la posición horizontal y una Y que indica la posición vertical dentro de la cuadrícula.

Figura 5 Longitud y Latitud en la cual podemos ver cómo se divide la tierra según  la latitud y la longitud
Figura 5 Longitud y Latitud en la cual podemos ver cómo se divide la tierra según la latitud y la longitud

Proyecciones cartográficas

Proyecciones conformes Las proyecciones conformes se caracterizan por la preservación de la forma de la superficie. Esta proyección no distorsiona las proporciones angulares, por lo que en el mapa se conserva la forma que tienen en la superficie terrestre. Proyecciones equivalentes o de igual área Las proyecciones equivalentes se caracterizan por mantener una relación entre las áreas proyectadas, por lo tanto 1 cm en Estados Unidos representa la misma área que Colombia, España, etc. Proyecciones equidistantes Una proyección equidistante es una proyección que calcula las distancias entre dos puntos de la superficie terrestre (la distancia está representada por el gran arco de círculo que los une).

Proyecciones de compromiso Las proyecciones de compromiso no intentan mantener ninguna propiedad geométrica particular, sino que intentan mantener un equilibrio entre ellas.

Figura 10 Proyecciones conformes
Figura 10 Proyecciones conformes

Georreferenciación

Cartografía

Mapas de imágenes Son mapas de representación de fotografías tomadas desde una aeronave, o un satélite, ya sea por medios fotográficos o sensores digitales. Cartas de Navegación Una carta de navegación o carta marítima es la representación gráfica de una porción de la superficie del océano y de la costa adyacente, dibujada sobre papel plano, a escala, de manera similar, orientada y precisa. Su disposición se consigue mediante un sistema de proyección adecuado, en función de la finalidad que tenga.

Se centran en información sobre un tema específico y pueden llevar información adicional sobre el relieve (Pérez Navarro et al., 2011) Son un recurso gráfico para ilustrar algunos fenómenos naturales, divisiones políticas, estadísticas, etc.

Figura 15 Mapa de imagen.
Figura 15 Mapa de imagen.

Sistemas de información geográfica (SIG)

Modelos de color

Estos modelos permiten al usuario definir el color en términos de atributos perceptivos y pueden considerarse una aproximación experimental de la percepción humana del color. Estos modelos son importantes en aplicaciones donde las comparaciones de colores y la transmisión de información visual a través de redes conectadas requieren diferentes plataformas de hardware. Las leyes de correspondencia experimentales CIE permiten la representación de colores como vectores en un espacio tridimensional definido por tres colores primarios.

"De esta manera, se pueden lograr fácilmente cambios entre espacios de color". (Venetsanopoulos y Plataniotis, 2013). Como resultado de la supuesta naturaleza lineal de la luz, y debido al principio de superposición, los colores de una mezcla son función de los colores primarios (Venetsanopoulos & Plataniotis, 2013). El modelo HSI es un modelo ideal para desarrollar algoritmos de procesamiento de imágenes basados ​​en descripciones de color que sean naturales e intuitivas para los humanos, quienes son los administradores y usuarios de estos algoritmos (González, Woods, & Prentice Hall, 2007).

Dado que el modelo de color YIQ fue creado para utilizar la sensibilidad del sistema visual a los cambios de luminancia en lugar de cambios de tono o saturación, el sistema de video representado por el componente Y de luminancia (luminancia) e I corresponde al color naranja-cian. eje, y el componente Q corresponde al eje magenta-verde, representando los dos últimos componentes los valores de tono y saturación, respectivamente (Ibraheem et al., 2012).

Figura 21 Representación del modelo de color CMY                  Tomado de (Venetsanopoulos & Plataniotis, 2013)
Figura 21 Representación del modelo de color CMY Tomado de (Venetsanopoulos & Plataniotis, 2013)

Tensores

Inteligencia Artificial

Pensar como un enfoque humano: el enfoque de la prueba de Turing La prueba de Turing, propuesta por Alan Turing en 1950, fue diseñada para proporcionar una definición operativa satisfactoria de inteligencia. Hay tres disciplinas que constituyen la mayor parte de la inteligencia artificial, y Turing merece crédito por diseñar una prueba que sigue siendo relevante hoy en día. El campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva combina modelos computacionales de inteligencia artificial y técnicas experimentales de la psicología para producir teorías precisas y comprobables de la mente humana (Russell, Stuart; Norving, 1996).

A diferencia del enfoque de las leyes del pensamiento, este introduce el concepto de inferencia. Lógica difusa "La lógica difusa es una rama de la IA, y especialmente de las matemáticas, que permite a una computadora analizar información del mundo real en una escala entre falso y verdadero" (Cruz, 2011). El objetivo principal de la lógica difusa es crear un sistema basado en el comportamiento y el pensamiento humanos.

Una red neuronal artificial se puede definir como uno de procesadores simples (neuronas) que están masivamente interconectados, trabajando en paralelo y aprendiendo de la experiencia. Las redes neuronales están compuestas por nodos o unidades conectadas por enlaces dirigidos, un enlace sirve para propagar la activación, cada enlace tiene un peso que determina la fuerza y ​​el signo de la conexión. Una función de activación no lineal para limitar la amplitud de la salida de la neurona.

Sin embargo, el aprendizaje supervisado y no supervisado no son conceptos completamente formales ni diferentes, ayudan a clasificar de manera aproximada algunas de las cosas que hacemos con los algoritmos de aprendizaje automático (Goodfellow et al., 2016). Aprendizaje no supervisado Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​experimentan con un conjunto de datos que contiene muchas características y aprenden propiedades útiles de la estructura de este conjunto de datos.

Figura 27 Lógica difusa en esta imagen se puede distinguir entre negro y blanco (0  o 1)
Figura 27 Lógica difusa en esta imagen se puede distinguir entre negro y blanco (0 o 1)

TECNOLOGIAS

Aprendizaje supervisado Los algoritmos de aprendizaje supervisado experimentan con un conjunto de datos de características, donde cada elemento tiene una etiqueta o propósito asociado. Este proceso de aprendizaje consiste, por tanto, en determinar cuáles son las reglas de clasificación en función de las regularidades de las muestras”. (Palma Méndez, José T.; Roque Marín, 2000). NodeJs es un entorno de ejecución de JavaScript asíncrono y orientado a eventos diseñado para crear aplicaciones de red escalables.

Angular Angular es un framework de desarrollo para JavaScript creado con el objetivo de facilitar el desarrollo de aplicaciones web reactivas. (Angular, 2019) MongoDB es una base de datos distribuida, basada en documentos (JSON) y de propósito general diseñada para desarrolladores, investigadores y analistas. (MongoDB, 2019). Django es un marco de desarrollo web de código abierto que fomenta un desarrollo rápido, un diseño limpio y es escalable y seguro. Es compatible con bases de datos como SQL, posgreSQL, SQLlite y otras con controladores de terceros.

Flask es un microframework escrito en Python, desarrollado con el objetivo de facilitar el desarrollo de aplicaciones web bajo el patrón MVC (Esteban Saavedra Lopez & Jenny Saavedra Lopez, 2018). Keras Keras es una interfaz de alto nivel para trabajar con redes neuronales que tiene una interfaz muy fácil de usar ('Inicio - Documentación de Keras', 2019). CARTO es una herramienta web que permite diseñar mapas que brindan herramientas de análisis de datos.

Para consolidar la información se optó por utilizar una base de datos proporcionada por la base de datos gratuita 'Crímenes en Bucaramanga 2010 a octubre de 2019'. Policía Nacional de Colombia, 2018), se tuvo que realizar una serie de correcciones a este conjunto de datos para extraer conocimiento de los datos.

Descripción del conjunto de datos

CURSO_DE_VIDA -> es la clasificación de la edad de la víctima según el Ministerio de Salud y Protección Social: Texto claro. STATE_CIVIL_PERSONA -> es el estado civil de la víctima reportado por la policía nacional y es: Texto plano. MOVIL_AGRESOR -> en el momento del ataque, como se movía el agresor: Texto sin formato.

Procesamiento de los datos

Distribución de la información

Distribución del atributo mes

Distribución del atributo conducta

Distribución de la latitud y longitud

Distribución del atributo día numero

Distribución del atributo móvil victima

Distribución del atributo edad

Distribución del atributo día semana

Distribución del atributo genero

Selección del algoritmo

Diseño del algoritmo

Resultados obtenidos con la configuración obtenida

COSTOS DEL PROYECTO

Casos de uso

Diagrama de actividades

Diagrama de secuencia

Para cumplir con el siguiente caso de uso, el modelo se exporta y adapta para funcionar en una API desarrollada en Flask para aceptar solicitudes de clasificación desde una aplicación web. Y devuelve un archivo JSON con la actividad delictiva más probable que podría afectar al usuario según la información proporcionada. La aplicación se basa en el tiempo de ejecución de Nodejs con el marco ExpressJS y el motor de plantillas de manillar. Se intentó utilizar AngularCLI, pero la API del mapa Carto tiene problemas sin resolver.

Figura 54 Diagrama de secuencia: Aplicar filtro  Fuente: El autor
Figura 54 Diagrama de secuencia: Aplicar filtro Fuente: El autor

Estructura del código del aplicativo web

la carpeta src tiene la carpeta config donde están las credenciales para conectarse a la API integrada en Flask, la carpeta models donde está la estructura de los archivos JSON a enviar y recibir de la API en Flask, la carpeta pública tiene los archivos CSS y las imágenes del proyecto, en la carpeta de rutas están definidas todas las rutas del proyecto, en la carpeta de vistas tiene todos los archivos HBS y finalmente nuestro archivo index.js que tiene la función de montar y configurar el servidor.

Figura 57 Carpeta src  Fuente el autor
Figura 57 Carpeta src Fuente el autor

Desarrollo de mapas

Desarrollo del formulario

Aportes del proyecto a la solución

CONCLUSIONES

Trabajos a futuro

Retrieved from https://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/5_anio/orientadora1/m onograias/matich-redesneuronales.pdf. Retrieved from https://www.ign.es/web/resources/cartografiaEnsenanza/conceptosCarto/desc argas/Conceptos_Cartograficos_def.pdf. Retrieved from https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=.

Obtenido de https://data.cityofchicago.org/Public-Safety/Crimes-2001-to-present/ijzp-q8t2 Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. 11/12/la-inseguridad-ciudadana-thwarts-latin-america-s-development-says-undp.html ¿Qué es el MEAN stack y cómo elegir el mejor para usted? campusMVP.es.

Figure

Figura 1 Tasa de homicidios para diferentes países, 1200-2016  Tomada de (Anadolu Agency, 2019)
Figura 2 Víctimas de homicidio por género y región   Tomado de (UNODC, 2019)
Figura 3 Número homicidios y cantidad de habitantes por continente  Tomado de  (UNODC, 2019)
Figura 5 Longitud y Latitud en la cual podemos ver cómo se divide la tierra según  la latitud y la longitud
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Referencias

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