Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Карты оживают: создан новый метод 4D-моделирования зданий при помощи машинного обучения

Группа ученых из Сколтеха и исследовательского института FBK (Италия) представили методику, позволяющую создавать 4D-модели зданий с помощью исторических карт и машинного обучения.

Используя новую методику, можно не только предсказывать высоту зданий на основе их геометрических параметров, данных о районе и категории здания, но и получать более полную информацию о различных явлениях и изменениях в городской среде, сыгравших важную роль в формировании современного облика наших городов. Результаты исследования опубликованы в журнале MDPI Applied Sciences.

Наиболее важным источником информации для анализа изменений в городской застройке являются исторические карты. Однако, на таких картах трехмерный мир представлен в двухмерном пространстве, которое лишь отражает главные особенности городской среды, не учитывая пространственную информацию и, в частности, данные о высоте зданий. В приложениях для 3D/4D-моделирования городской среды на основе исторических данных отсутствие информации о высоте зданий – главная проблема, не позволяющая добиться требуемой точности в представлении, анализе, визуализации и моделировании объемного пространства.

Ученые из Сколтеха и отдела 3DOM института FBK в Тренто исследовали возможности решений на основе машинного обучения по определению высоты зданий при помощи исторических карт местности.

Разработанный метод протестировали на четырех исторических картах Тренто (1851, 1887, 1908 и 1936 гг.) и Болоньи (1884 и 1945 гг.), на которых отражены наиболее существенные изменения в городской застройке за последние столетия, и восстановили динамические 4D-версии этих городов.

«Разработанная нами методика обучения и предсказания, протестированная на исторических данных, оказалась эффективной и перспективной для целого ряда других приложений. Пока для предсказания используется небольшое число характерных признаков, но в ближайшее время мы планируем обобщить методику для решения реальных задач в условиях отсутствия данных о высотах рельефа местности. Разработанные при помощи этой методики модели позволят восполнить нехватку геопространственных данных при исследовании исторических и труднодоступных ландшафтов», – рассказывает аспирант Сколтеха и FBK в Тренто Эмре Оздемир.

Источник изображений: Farella, E.M.; Özdemir, E.; Remondino, F. 4D Building Reconstruction with Machine Learning and Historical Maps. Appl. Sci. 2021, 11, 1445.

Теги: Сколтех

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Компания «Сервосила» начала выпуск новой линейки контроллеров для бесколлекторных двигателей
Гость
01.08.2021
12:50:31
[url=https://www.chipdip.ru/catalog-show/modules?p.0=%D0%A1%D0%95%D0%A0%D0%92%D0%9E%D0%A1%D0%98%D0%9B%D0%90]Сервоконтроллеры[/url] на Чип и Дип
Улучшенные протезы ног позволяют получить тактильные ощущения
Барно
29.07.2021
07:22:58
Здравствуйте вы сами изготавливаете протез ноги или только рекламируете товар ...