En el proceso de planificación de una intervención urbano-arquitectónica en el espacio público, resulta fundamental contar con una comprensión profunda de la ciudad o el entorno circundante. Este estudio presenta una metodología y el desarrollo de la herramienta "Street Data Insight", un complemento para Grasshopper que permite la adquisición y el procesamiento de datos geoespaciales obtenidos a partir de imágenes a nivel de calle, para reconstruir digitalmente los perfiles urbanos. Con el objetivo de facilitar el análisis del espacio público y contribuye a la formulación de estrategias, la creación de escenarios y la toma de decisiones informada. Además, busca agilizar los procesos de reconocimiento remoto, reduciendo así los tiempos y costos asociados a los desplazamientos iniciales, y servir como recurso para fines académicos y de investigación.
     
    Segmentación por deep learning RTFP
    
    
    
    
       
      
        Este proyecto es de carácter académico y se ha utilizado material visual proveniente de Google Street View. 
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        Año de publicación: 2025.