Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
КБ "Панорама"

Подготовлен обучающий видеоматериал по актуализации цифровых карт с помощью сервиса Panorama Vision

Специалистами КБ "Панорама" подготовлен видеоурок по автоматизированному обновлению цифровых карт с применением сервиса Panorama Vision в ГИС "Панорама". В учебном материале демонстрируется сравнение объектов исходной цифровой карты с объектами, распознанными на новом спутниковом или аэрофотоснимке. Видеоматериал знакомит пользователей с работой задачи "Поиск незарегистрированных объектов на снимке" и показывает полный цикл обработки данных - от выбора исходного изображения и территории анализа до формирования актуализированной векторной карты. Выбранный участок снимка передается на сервис Panorama Vision, где нейросетевая модель выполняет распознавание и векторизацию объектов. В качестве примера рассматривается распознавание объектов класса "Жилые строения". Нейросетевая модель формирует контуры строений, после чего выполняется их автоматическое сравнение с объектами исходной цифровой карты. По результатам анализа объекты оформляются различными цветами в зависимости от выявленных изме
Изображение создано с помощью нейросети
Изображение создано с помощью нейросети

Специалистами КБ "Панорама" подготовлен видеоурок по автоматизированному обновлению цифровых карт с применением сервиса Panorama Vision в ГИС "Панорама". В учебном материале демонстрируется сравнение объектов исходной цифровой карты с объектами, распознанными на новом спутниковом или аэрофотоснимке.

Видеоматериал знакомит пользователей с работой задачи "Поиск незарегистрированных объектов на снимке" и показывает полный цикл обработки данных - от выбора исходного изображения и территории анализа до формирования актуализированной векторной карты. Выбранный участок снимка передается на сервис Panorama Vision, где нейросетевая модель выполняет распознавание и векторизацию объектов.

В качестве примера рассматривается распознавание объектов класса "Жилые строения". Нейросетевая модель формирует контуры строений, после чего выполняется их автоматическое сравнение с объектами исходной цифровой карты. По результатам анализа объекты оформляются различными цветами в зависимости от выявленных изменений и степени соответствия эталонным данным. Это позволяет быстро определить отсутствующие на карте строения, а также объекты с изменившимися контурами.

В видеоуроке продемонстрировано автоматическое нанесение подписей на карту и применение дополнительных параметров обработки, позволяющих повысить точность формируемой геометрии. В частности, рассматривается настройка максимального расстояния между точками сравниваемых объектов. Пользователь может изменять параметры обработки с учетом особенностей территории, качества исходного снимка и требований к результату.

Представленные решения могут применяться при создании и обновлении цифровых планов городов, выполнении градостроительных и кадастровых работ, мониторинге территорий, оценке последствий чрезвычайных ситуаций, а также при решении задач в сфере обороны и безопасности. Использование сервиса позволяет сократить трудозатраты на обработку снимков, уменьшить объем ручного ввода данных и повысить полноту и достоверность картографической информации.

Применение Panorama Vision в составе ГИС "Панорама" обеспечивает переход от традиционной ручной векторизации к интеллектуальной обработке пространственных данных. Распознанные на изображении объекты автоматически преобразуются в цифровую модель местности, которая может быть дополнена семантическими характеристиками и адресной информацией.

Ознакомиться с видеоматериалом можно в разделе "Видеоуроки".