制約付き最適化と機械学習技術に基づく縮尺を考慮に入れた地図の総描技法
実施中
関本 義秀
地図の総描を構成する転位,取捨選択,集約,簡単化などの操作を最適化問題とし定式化し対話処理を可能とするともに,より詳細な総描の取捨選択を機械学習を介して支援するシステムを構築する.
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有川正俊 / 秋田大学 大学院 理工学研究科 数理·電気電子情報学専攻 人間情報工学コース
高橋 成雄 / 会津大学コンピュータ理工学部コンピュータ理工学科情報システム部門
申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.
拡張版全国デジタル道路地図データベース 2023年版
拡張版全国デジタル道路地図データベース 2022年版
拡張版全国デジタル道路地図データベース 2021年版
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 北海道 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 青森県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 岩手県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 宮城県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 秋田県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 山形県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 福島県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 茨城県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 栃木県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 群馬県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 埼玉県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 千葉県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 東京都 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 神奈川県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 愛知県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 京都府 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 大阪府 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 広島県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 福岡県 データセット
年次報告の内容はメンバーのみ表示されます。
年月:2024/05
著者:S. Takahashi, R. Kokubun, S. Nishimura, K. Misue, and M. Arikawa
書誌情報等:Interactive Optimization for Cartographic Aggregation of Building Features, accepted for publication in Computer Graphics Forum, Vol. 43, No. 3, 2024. (Special Issue of EuroVis 2024)
年月:2024/10
著者:高橋 成雄,國分 稜生,西村 憲,三末 和男,有川 正俊
書誌情報等:対話的最適化を用いた地図情報の抽象化:集約操作の事例研究