論文の概要: A Paradigm Shift in Mouza Map Vectorization: A Human-Machine Collaboration Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15961v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 12:47:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:25.171243
• Title: A Paradigm Shift in Mouza Map Vectorization: A Human-Machine Collaboration Approach
• Title（参考訳）: モウザマップベクトル化におけるパラダイムシフト:人間と機械の協調的アプローチ
• Authors: Mahir Shahriar Dhrubo, Samira Akter, Anwarul Bashir Shuaib, Md Toki Tahmid, Zahid Hasan, A. B. M. Alim Al Islam,
• Abstract要約: 現在の手動のデジタル化手法は時間と労力がかかる。 本研究では,デジタル化プロセスの効率化と,時間と人的資源の節約を目的とした半自動化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.315458677488431
• License:
• Abstract: Efficient vectorization of hand-drawn cadastral maps, such as Mouza maps in Bangladesh, poses a significant challenge due to their complex structures. Current manual digitization methods are time-consuming and labor-intensive. Our study proposes a semi-automated approach to streamline the digitization process, saving both time and human resources. Our methodology focuses on separating the plot boundaries and plot identifiers and applying our digitization methodology to convert both of them into vectorized format. To accomplish full vectorization, Convolutional Neural Network (CNN) models are utilized for pre-processing and plot number detection along with our smoothing algorithms based on the diversity of vector maps. The CNN models are trained with our own labeled dataset, generated from the maps, and smoothing algorithms are introduced from the various observations of the map's vector formats. Further human intervention remains essential for precision. We have evaluated our methods on several maps and provided both quantitative and qualitative results with user study. The result demonstrates that our methodology outperforms the existing map digitization processes significantly.
• Abstract（参考訳）: バングラデシュのモウザ写像のような手描きのカダストラ写像の効率的なベクトル化は、それらの複雑な構造のために大きな課題を生んでいる。 現在の手動のデジタル化手法は時間と労力がかかる。 本研究では,デジタル化プロセスの効率化と,時間と人的資源の節約を目的とした半自動化手法を提案する。 提案手法では,プロット境界とプロット識別子を分離し,デジタイズ手法を適用して両者をベクトル化フォーマットに変換する。 完全ベクトル化を実現するために、ベクトルマップの多様性に基づいたスムースなアルゴリズムとともに、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて前処理とプロット数検出を行う。 CNNモデルは、地図から生成されたラベル付きデータセットでトレーニングされ、地図のベクトルフォーマットの様々な観察からスムーズなアルゴリズムが導入された。 人間の介入は依然として正確性に欠かせない。 提案手法をいくつかの地図上で評価し, 定量的および定性的な結果の両方をユーザスタディで提供する。 その結果,本手法が既存の地図のデジタル化過程を大幅に上回ることを示した。

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