Diplomová práce

Využití budov předem vygenerovaných umělou inteligencí pro dobrovolnické mapování

Use of buildings generated in advance by artificial intelligence for volunteer mapping

Bc. Petr Klimeš
Anotace

Tato diplomová práce se zabývá využitím budov předem vygenerovaných umělou inteligencí (AI) pro dobrovolnické mapování a jejím cílem je zjistit, do jaké míry pomáhá AI při samotném mapování. V rešeršní části této práce popisuji největší projekty, které se zabývají generováním cest a budov a hodnocení efektivity práce s těmito daty. Mezi tyto projekty, respektive společnosti, patří Meta, Microsoft, …více

Abstract

This thesis explores the use of pre-generated AI buildings for volunteer mapping and aims to find out how AI helps with mapping itself. In the research part of this thesis, I describe the largest projects dealing with path and building generation and evaluate the effectiveness of working with this data. These projects or companies include Meta, Microsoft, HOT and others. These companies have created …více

Klíčová slova
Umělá inteligence AI strojové učení humanitární mapování Microsoft Facebook RapiD OpenStreetMap HOT
Zadání práce
  • Rešerše projektů na začlenění umělé inteligence do tvorby dobrovolnických dat. Jak v oblasti mapování, tak i v jiných.
  • Rešerše studií měřících efektivitu tvorby dat při využití možností umělé inteligence. Jak v oblasti mapování, tak i v jiných.
  • Rešerše studií měřících efektivitu mapování budov v OpenStreetMap, zejména v humanitárním mapování.
  • Mapování budov v OpenStreetMap a v humanitárním mapování. Vývoj, zdroje dat, problémy, doporučení.
  • Měření efektivity humanitárního mapování pomocí nástrojů využívajících předem vygenerované budovy.

Literatura:
  • OSM FACEBOOK (2021): Map with AI, https://mapwith.ai/
  • KLAIBER, C., LAVERGNE, Z. (2019): Using AI to Map the World with Facebook's RapiD editor. In: HOT Summit 2019, https://www.youtube.com/watch?v=qz8WxpiRFXw&list=PLb9506_-6FMFeUJr8cbOZ3aE7Npw3-Ifu&index=4
  • TRIFUNOVIC, N. (2019): Lessons from Microsoft for the Next Machine Learning Mapping Project. In: HOT Summit 2019, https://www.youtube.com/watch?v=Lehxm-Y_zSs&list=PLb9506_-6FMFeUJr8cbOZ3aE7Npw3-Ifu&index=20
  • HERFORT, B., LI, H., FENDRICH, S., LAUTENBACH, S., ZIPF, A. (2019): Mapping Human Settlements with Higher Accuracy and Less Volunteer Efforts by Combining Crowdsourcing and Deep Learning. Remote Sensing, 11, 15, 1799. https://doi.org/10.3390/rs11151799
  • GREEN, C., RAUTENBACH, V., COETZEE, S. (2019): Evaluating student motivation and productivity during mapathons. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-4/W14, 85–91, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W14-85-2019
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
11. 5. 2023 22:28, Mgr. Radim Štampach, Ph.D., učo 63780
Plný text práce
2,8 MB / soubor PDF
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
7. 6. 2023
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Mgr. Radim Štampach, Ph.D., učo 63780
GeogÚ VoZ PřF MU

Oponent

prof. RNDr. Petr Kubíček, CSc., učo 1919
GeogÚ VoZ PřF MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Plán
Geografická kartografie a geoinformatika

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.