Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Graph-supported preparation of GIS machine learning datasets / Sebastian ERNST // W: Progress in Polish artificial intelligence research 4 [Dokument elektroniczny] / ed. by Adam Wojciechowski, Piotr Lipiński. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Łódź : Łódź University of Technology Press, 2023. — (Monografie Politechniki Łódzkiej ; nr 2437). — e-ISBN: 978-83-66741-92-8. — S. 107–112. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: http://repozytorium.p.lodz.pl/bitstream/handle/11652/4773/Pro... [2023-10-02]. — Bibliogr. s. 111–112, Abstr.
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 149070 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2023-10-24 |
| DOI | 10.34658/9788366741928.15 |
| Rok publikacji | 2023 |
| Typ publikacji | fragment książki |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Wydawca | Politechnika Łódzka |
| Czasopismo/seria | Monografie Politechniki Łódzkiej |
Abstract
The paper presents an approach to preparing spatial (GIS) datasets for machine learning models, and using graph structure to materialise and utilise the results. The presented work is based on the Spatially-Triggered Graph Transformations (STGT) methodology, previously used for many realworld applications, e.g. in the area of smart cities. A workflow using OSM data is presented, aimed at improving the granularity and semantic annotation of map features.
