Anreicherung von Straßendaten mittels Deep-Learning-Methoden und Mapillary Bildern

Herfort, Benjamin; Randhawa, Sukanya

doi:10.48711/20250403-001

Article / Chapter 2025 CC BY 4.0

published

Anreicherung von Straßendaten mittels Deep-Learning-Methoden und Mapillary Bildern

Wir haben einen globalen Datensatz zu Straßeneigenschaften ("befestigt" oder "unbefestigt") mithilfe von KI-Methoden erstellt, basierend auf 105 Millionen Bildern von Mapillary . Unser Ansatz kombiniert SWIN-Transformer-Vorhersagen des Straßenbelags mit einer CLIP-Filterung minderwertiger Bilder. Der Datensatz deckt 36 % des weltweiten Straßennetzes ab, wobei die Abdeckung in Städten höher ist. Er kann in der Stadtplanung, im Katastrophenmanagement, in der Logistik genutzt werden.

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Translated title:: Enrichment of road data using deep learning methods and mapillary images (English)
Published in:: FOSSGIS 2025 in Münster : 26.-29. März 2025 : Tagungsband : Anwenderkonferenz für Freie und Open Source Software für Geoinformationssysteme,…
(2025), p. 121-122
DOI:: 10.48711/20250403-001
URN:: urn:nbn:de:0307-20250403-001-7
Language:: German
Type of Resource:: Text
Extent:: 1 Online-Ressource (Seite 121-122, 132,43 kB) : 1 Illustration, 1 Textdatei (PDF)
Keywords:: Rasterdaten; Fernerkundung^GND; globaler Datensatz; Straßeneigenschaften; Ableitung; Straßenbilder; Street-View-Plattform Mapillary; Deep Learning^GND; SWIN-Transformer-Vorhersagen; Fahrbahndecke^GND; CLIP-Filterung; OpenStreetMap^GND; raster data; remote sensing; global data set; road properties; derivation; street images; street view platform Mapillary; SWIN-Transformer predictions; road surface; CLIP filtering
DDC subject of DNB:: 520 Astronomy & allied sciences
Link to Context:: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/C98S8V/
Link to Context:: https://doi.org/10.5446/70417
Statement of responsibility:: Benjamin Herfort, Sukanya Randhawa
Bibliographic notes:: Conference presentation: https://pretalx.com/fossgis2025/talk/C98S8V/
Bibliographic notes:: Video of the presentation (TIB AV-Portal): https://doi.org/10.5446/70417