Deep learning in historical geography
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F24%3A00376355" target="_blank" >RIV/68407700:21110/24:00376355 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.13164/juniorstav.2024.24097" target="_blank" >https://doi.org/10.13164/juniorstav.2024.24097</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.13164/juniorstav.2024.24097" target="_blank" >10.13164/juniorstav.2024.24097</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Deep learning in historical geography
Popis výsledku v původním jazyce
In relation to the rapid development of artificial intelligence, the possibilities of automatic processing of spatial data are increasing. Scanned topographical maps are a valued source of historical information. Neural networks allow us to extract information quickly and efficiently from such data, eliminating the difficult and repetitive work that would otherwise have to be done by a human. The article presents two case studies exploring the possibilities of using deep learning in historical geography. The first one is concerned with detecting and extracting swamps from topographic maps, while the second one attempts to automatically vectorize contours from the State Map 1 : 5 000.
Název v anglickém jazyce
Deep learning in historical geography
Popis výsledku anglicky
In relation to the rapid development of artificial intelligence, the possibilities of automatic processing of spatial data are increasing. Scanned topographical maps are a valued source of historical information. Neural networks allow us to extract information quickly and efficiently from such data, eliminating the difficult and repetitive work that would otherwise have to be done by a human. The article presents two case studies exploring the possibilities of using deep learning in historical geography. The first one is concerned with detecting and extracting swamps from topographic maps, while the second one attempts to automatically vectorize contours from the State Map 1 : 5 000.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
21100 - Other engineering and technologies
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Juniorstav 2024: Proceedings 26th International Scientific Conference Of Civil Engineering
ISBN
978-80-86433-83-7
ISSN
3029-5904
e-ISSN
3029-5904
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
—
Název nakladatele
Brno University of Technology
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
25. 1. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—