Este trabalho apresenta uma plataforma para coleta e análise de imagens urbanas, que integra Interfaces de Programação de Aplicativos "Application Programming Interfaces" (APIs) de sistemas de busca de imagens, Sistemas de Informações Geográficas (SIGs), mapas digitais e técnicas de visão computacional. Esta plataforma, INACITY, permite que usuários selecionem regiões de interesse e capturem elementos de relevância para a arquitetura urbana, como, por exemplo árvores e buracos em ruas. A implementação da plataforma foi feita de maneira a permitir que novos módulos possam ser facilmente incluídos ou substituídos possibilitando a introdução de outras APIs de mapas, SIGs e filtros de Visão Computacional. Foram realizados experimentos com as imagens obtidas através do "Google Street View" onde árvores são capturadas em áreas de bairros inteiros em questão de minutos, um ganho significativo quando comparado com o procedimento manual para levantamento deste tipo de dado. Além disso, também são apresentados resultados comparativos entre os métodos de visão computacional propostos para a detecção de árvores em imagens com outros métodos heurísticos, em um conjunto onde as árvores estão marcadas manualmente e assim as taxas de precisão e de redescoberta de cada algoritmo podem ser avaliadas e comparadas.

This project presents a platform that integrates Application Programming Interfaces (APIs), image retrieval systems, Geographical Information Systems (GISes), digital maps and Computer Vision techniques to collect and analyse urban images. The platform, INACITY (an acronym for INvestigate and Analyse a City), empowers users allowing them to select a region over a map and see urban features inside that region that have relevance to the urban architecture context, for instance trees. The implementation is extensible and it is designed to make it easy to add or replace new modules, for instance, to add a new API to present a map, different GISes and other Computer Vision filters.