論文の概要: Converting OpenStreetMap (OSM) Data to Functional Road Networks for Downstream Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12996v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 17:46:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 16:39:04.050203
• Title: Converting OpenStreetMap (OSM) Data to Functional Road Networks for Downstream Applications
• Title（参考訳）: OpenStreetMap(OSM)データを下流アプリケーションのための機能的道路ネットワークに変換する
• Authors: Md Kaisar Ahmed
• Abstract要約: OpenStreetMap (OSM) のデータにはさまざまなフォーマットがある。 我々は OSM XML データを前処理して,その方法とノード情報を抽出する。 このマップは、異なるニューラルネットワーク(NN)と機械学習(ML)アプリケーションにも利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we study the OpenStreetMap (OSM) data that contains Extensible Markup Language (XML) formatted data. OpenStreetMap data has many different formats. OSM XML format is one of them. OSM data has information in the form of nodes (points), ways (lines and boundaries), and relations (relationships between two or more nodes or ways). Here, we preprocess OSM XML data to extract the ways and nodes information using python to get the whole map of the streets for the Memphis area. We parse the OSM data in such a way that gives us the whole map of the Memphis area. We can further use this map for different Neural Networks (NN) and Machine learning (ML) applications. The steps that are included in this work downloading the Memphis area OSM data, understanding and parsing the OSM XML file, converting the nodes and ways information into the Pandas DataFrame, and visualizing these data into the whole map by using python's available data visualization libraries.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Extensible Markup Language (XML) フォーマットデータを含む OpenStreetMap (OSM) データについて検討する。 OpenStreetMapのデータにはさまざまなフォーマットがある。 OSM XMLフォーマットはその1つです。 OSMデータは、ノード(ポイント)、方法(ラインとバウンダリ)、関係(2つ以上のノードまたは方法間の関係)という形式で情報を保持する。 ここでは、OSM XMLデータを前処理して、pythonを使ってノード情報を抽出し、道路の全地図をメンフィス地域に取得する。 私たちはOSMデータを、メンフィス地域の地図全体を提供するような方法で解析します。 このマップは、異なるニューラルネットワーク(NN)と機械学習(ML)アプリケーションにも利用できる。 この作業に含まれるステップは、メンフィス地域osmデータのダウンロード、osm xmlファイルの理解と解析、ノードの変換と情報をpandasデータフレームへの変換、pythonで利用可能なデータビジュアライゼーションライブラリを使用して、これらのデータをマップ全体に視覚化する。

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