Исследование городского пространства с помощью машинного обучения: от данных к карте

Abstract

Статья посвящена изучению внедрения машинного обучения в геоинформационные системы для исследования городского пространства. Изучены способы получения данных для картирования и выявлены проблемы, осложняющие дальнейшую обработку данных и их эффективное использование картографическими службами и некоммерческими картографическими проектами. Машинное обучение рассматривается как вариант решения задач кластеризации, устранения шумов на изображении с сохранением качества и ускорения обработки и унификации снимков разных типов снимков. Для решения задач представлены работающие модели, использующиеся в медицине, строительстве и гейм-дизайне. Отдельно рассматривается использование машинного обучения для визуализации картографических данных с помощью 3D технологий