Vol. 13 Núm. 1 (2024): Revista de Investigaciones
Artí­culos Originales

Contaminación visual en Juliaca: detección automatizada y la percepción de la ciudadanía, 2023

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  • Walter Hugo Lipa Condori
Walter Hugo Lipa Condori
Doctorado en Ciencias e Ingeniería civil Ambiental, Universidad Andina Néstor Cáceres Velásquez, Puno, Perú
Tapa Revista de Investigaciones

Publicado 2024-03-31

Palabras clave

  • contaminación visual,
  • detección automatizada,
  • percepción,
  • Juliaca

Derechos de autor 2024 Walter Hugo Lipa Condori

Creative Commons License

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Cómo citar

Lipa Condori, Walter Hugo. 2024. “Contaminación Visual En Juliaca: Detección Automatizada Y La percepción De La ciudadanía, 2023”. Revista De Investigaciones 13 (1): 5-12. https://doi.org/10.26788/ri.v13i1.5788.

Resumen

En la región de Puno, Perú, la contaminación visual representa un desafío creciente, afectando la estética urbana y la calidad de vida de los residentes. En este contexto, se plantea el problema de detectar y abordar eficazmente esta forma de contaminación. El objetivo del estudio fue desarrollar un enfoque científico para la detección automatizada de la contaminación visual y comprender su impacto en la salud y el bienestar de la población local. Para lograrlo, se llevó a cabo una encuesta a los residentes de Puno para evaluar su percepción y los efectos de la contaminación visual. Posteriormente, se implementó un modelo de visión artificial utilizando datos de imágenes de los contaminantes visuales más comunes en las calles de Puno. Este modelo permitió identificar y cuantificar los contaminantes de manera automatizada. Los resultados revelaron una presencia generalizada de contaminantes visuales y su correlación con problemas de salud y bienestar entre los habitantes. Como conclusión, el estudio proporciona una base científica sólida para abordar la contaminación visual en Puno, resaltando la necesidad de intervenciones para mejorar la calidad de vida y preservar la estética urbana. En síntesis, se propone una estrategia integral que combina métodos de detección avanzados con la comprensión de los efectos en la salud, con el fin de mitigar los impactos negativos de la contaminación visual en la región.

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