Inmobiliario · Visión artificial · Deep learning · Machine learning

Deep learning al servicio del análisis de precios de zonas urbanas

Un sistema de deep learning que segmenta mapas urbanos, los compara con mapas históricos y sigue la evolución del suelo libre a lo largo del tiempo para apoyar la valoración de precios de las zonas urbanas.

5 clases de uso del suelo cartografiadas píxel a píxel
Ilustración de un mapa urbano segmentado con gráficos de suelo libre, vías urbanizadas, viviendas e infraestructuras
Cliente
Portal inmobiliario online
Sector
Inmobiliario
Tecnología
Visión artificial, Deep learning, Machine learning
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El reto

Valorar con precisión el precio de las distintas zonas de una ciudad es esencial para los profesionales inmobiliarios, pero tradicionalmente ha sido una tarea difícil y lenta.

Un portal inmobiliario online líder necesitaba una solución que apoyara la valoración de las zonas urbanas y ofreciera a los profesionales del sector información más precisa.

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Nuestra solución

Aplicamos un enfoque de segmentación semántica para analizar el mapa de una ciudad y obtuvimos un mapa de segmentación densa en el que cada píxel se asigna a una de cinco clases predefinidas. Así se obtiene una imagen detallada de la estructura y la composición de la ciudad.

Para entender cómo había evolucionado la ciudad, incorporamos mapas históricos de distintos años y los comparamos para extraer estadísticas sobre su desarrollo. El análisis se centró en cómo había cambiado con el tiempo la disponibilidad de suelo libre para posibles promociones inmobiliarias, un indicador clave del valor y el atractivo de zonas concretas.

  • Vías, incluidas carreteras asfaltadas, autovías y caminos secundarios
  • Viviendas, desde casas pequeñas hasta edificios de varias plantas
  • Infraestructuras, incluidas zonas comerciales y áreas en desarrollo o en construcción
  • Zonas verdes con arbolado
  • Suelo libre disponible para posibles promociones inmobiliarias
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El resultado

5 clases de uso del suelo cartografiadas píxel a píxel

El sistema proporcionó a la empresa inmobiliaria datos e información para realizar valoraciones de precios más eficientes. Al ver y comprender la composición de las distintas zonas, la empresa pudo aplicar su propia experiencia y conocimiento del mercado para fijar valoraciones adecuadas.

Como resultado, el portal pudo ofrecer mejores servicios a sus usuarios.

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