論文の概要: A roadmap for generative mapping: unlocking the power of generative AI for map-making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15770v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 08:29:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:12:39.945243
- Title: A roadmap for generative mapping: unlocking the power of generative AI for map-making
- Title(参考訳): 生成型マッピングのロードマップ:生成型AIの力を解き明かして地図作成
- Authors: Sidi Wu, Katharina Henggeler, Yizi Chen, Lorenz Hurni,
- Abstract要約: 本稿では,地図作成における生成AIのキーとなる応用について述べる。
それは、必要な特定の技術と、現在のメソッドを使用する際の課題を特定する。
地図作成をより使いやすくするための生成マッピングシステム(GMS)を開発するためのロードマップを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.128529637069462
- License:
- Abstract: Maps are broadly relevant across various fields, serving as valuable tools for presenting spatial phenomena and communicating spatial knowledge. However, map-making is still largely confined to those with expertise in GIS and cartography due to the specialized software and complex workflow involved, from data processing to visualization. While generative AI has recently demonstrated its remarkable capability in creating various types of content and its wide accessibility to the general public, its potential in generating maps is yet to be fully realized. This paper highlights the key applications of generative AI in map-making, summarizes recent advancements in generative AI, identifies the specific technologies required and the challenges of using current methods, and provides a roadmap for developing a generative mapping system (GMS) to make map-making more accessible.
- Abstract(参考訳): 地図は様々な分野に広く関係しており、空間現象の提示や空間知識の伝達に有用なツールとなっている。
しかし、地図作成は、データ処理から視覚化まで、専門的なソフトウェアと複雑なワークフローのため、GISや地図学の専門家に限られている。
生成AIは、最近、様々なタイプのコンテンツを作成するという目覚ましい能力と一般大衆への幅広いアクセシビリティを実証しているが、地図の生成の可能性はまだ完全には実現されていない。
本稿では、地図作成における生成AIの重要応用を強調し、生成AIの最近の進歩を要約し、必要な特定の技術と現在の手法の課題を特定し、地図作成をよりアクセスしやすいようにするための生成マッピングシステム(GMS)を開発するためのロードマップを提供する。
関連論文リスト
- Local map Construction Methods with SD map: A Novel Survey [4.493862236612883]
本稿では,ローカルマップ認識手法の事前情報としてSDマップの統合の最近の進歩を概観する。
この記事は、この分野で広く普及している現在のトレンドと方法論を理解するために研究者を導くことを目的として、関連する問題と今後の課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-04T03:41:42Z) - HPix: Generating Vector Maps from Satellite Images [0.0]
衛星画像からベクトルタイルマップを生成するためにGAN(Generative Adversarial Networks)を改良したHPixと呼ばれる新しい手法を提案する。
経験的評価を通じて,提案手法は高精度かつ視覚的に表現可能なベクトルタイルマップを作成する上での有効性を示す。
さらに、道路交差点のマッピングや、その面積に基づいたフットプリントクラスタの構築など、我々の研究の応用を拡大する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T16:54:02Z) - Mapping High-level Semantic Regions in Indoor Environments without
Object Recognition [50.624970503498226]
本研究では,屋内環境における埋め込みナビゲーションによる意味領域マッピング手法を提案する。
地域識別を実現するために,視覚言語モデルを用いて地図作成のためのシーン情報を提供する。
グローバルなフレームにエゴセントリックなシーン理解を投影することにより、提案手法は各場所の可能な領域ラベル上の分布としてのセマンティックマップを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T18:09:50Z) - AceMap: Knowledge Discovery through Academic Graph [90.12694363549483]
AceMapは学術グラフによる知識発見のために設計された学術システムである。
本稿では,AceMapデータベースを構築するための高度なデータベース構築手法を提案する。
AceMapは、学術的アイデアの進化をトレースするなど、高度な分析機能を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T01:17:56Z) - GeoDecoder: Empowering Multimodal Map Understanding [3.164495478670176]
GeoDecoderは、地図内の地理空間情報を処理するために設計された、専用のマルチモーダルモデルである。
GeoDecoderはBeitGPTアーキテクチャに基づいて構築されており、画像やテキスト処理の専門的なモジュールが組み込まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-26T02:39:40Z) - CartoMark: a benchmark dataset for map pattern recognition and 1 map
content retrieval with machine intelligence [9.652629004863364]
我々は,地図テキストアノテーション認識,地図シーン分類,地図超解像再構成,地図スタイル転送のための大規模ベンチマークデータセットを開発した。
これらの良好なラベル付きデータセットは、マップ特徴の検出、マップパターン認識、マップコンテンツ検索を行う最先端のマシンインテリジェンス技術を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T01:54:38Z) - Artificial Intelligence Studies in Cartography: A Review and Synthesis
of Methods, Applications, and Ethics [4.665390376528911]
我々はGeoAIと地図学を統合した研究の体系的な内容分析と物語合成を行う。
データソース,データフォーマット,マップ評価,および6つの現代GeoAIモデルなどの地図作成のためのGeoAI手法の次元を同定する。
地図学におけるGeoAIの統合に対処する必要がある5つの倫理的課題を提起する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T05:15:57Z) - Semantic Segmentation of Vegetation in Remote Sensing Imagery Using Deep
Learning [77.34726150561087]
本稿では,公開されているリモートセンシングデータからなるマルチモーダル・大規模時間データセットを作成するためのアプローチを提案する。
我々は、異なる種類の植生を分離できる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-28T18:51:59Z) - HDMapGen: A Hierarchical Graph Generative Model of High Definition Maps [81.86923212296863]
HDマップは道路路面の正確な定義と交通ルールの豊富な意味を持つ地図である。
実際の道路トポロジやジオメトリはごくわずかで、自動運転スタックをテストする能力は著しく制限されています。
高品質で多様なHDマップを生成可能な階層グラフ生成モデルであるHDMapGenを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T17:59:30Z) - OpenStreetMap: Challenges and Opportunities in Machine Learning and
Remote Sensing [66.23463054467653]
本稿では,OpenStreetMapデータの改良と利用のための機械学習に基づく最近の手法について述べる。
私たちは、OSMがリモートセンシングデータの解釈方法を変え、機械学習とのシナジーが参加型マップ作成をスケールできると考えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T09:58:14Z) - A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age
of Spatial Machine Intelligence [48.67755344239951]
包括的調査を行い、深層学習を用いた局所化とマッピングのための新しい分類法を提案する。
オードメトリ推定、マッピング、グローバルローカライゼーション、同時ローカライゼーション、マッピングなど、幅広いトピックがカバーされている。
この研究がロボティクス、コンピュータビジョン、機械学習コミュニティの新たな成果を結び付けることを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T19:01:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。