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・地理空間情報とディープラーニングの基礎からpix2pixを使用した画像およびベクターマップ生成までを修得できる講座
・地理空間情報へディープラーニングを活用し、従来工程の省力化・短工期化・高効率化に役立てよう!


ディープラーニングの基礎と地理空間情報への応用 〜 デモ付 〜
〜 ディープラーニング、地理空間情報、GIS、pix2pix、画像生成、ベクターマップの作成 〜

■開催日時:2020年09月04日(金) 10:30〜17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 49,500円(税込) 
     同時複数申し込みの場合(1名) : 44,000円(税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・測量設計、建設コンサルタント、地図調整、GISベンダー、業界の技術、企画・営業職の方
・システム・ソフト部門の技術者

■予備知識:
・GISやAIの基礎知識

■修得知識:
・地理空間情報分野へのディープラーニングの活用方法
・実際にpix2pixを使った地図生成手法

■講師の言葉:
 AIの普及は著しく、とりわけディープラーニングによる画像・映像解析技術は、自動運転を
はじめ、医療、製造業、小売業など、様々な業界で実際に活用されています。一方、画像(衛星・
航空写真)を用いたプロダクトやサービスを提供しているGIS、マッピング業界への普及はまだ
これからで活用方法の提案が始まったばかりです。そのような状況において弊社は、地理空間
情報とAIの融合によって何ができるか?何が創出されるのか?試行錯誤しながら価値提案を
行ってきました。

 例えば、航空写真から一般物探検出技術を用いて建物上に設置されたソーラーパネル抽出の
事例では、7000平方kmの範囲から25万件の設置建物の抽出とデータベース化を6時間で
完了し、従来の属人的な判読作業を比較しても類を見ない高効率化を実現しました。このように
地理空間情報におけるディープラーニングの最初の役割は高効率化です。

 ディープラーニングの特徴でもある圧倒的な処理スピードを活かして、従来工程の省力化・
短工期化に焦点をあて、業務プロセスの再構築に役立てるような内容にしたいと考えています。


1.地理空間情報の基礎
  (1).GISと地理空間情報
  (2).GISの活用事例 

2.ディープラーニング(深層学習)の基礎
  (1).回帰分析
  (2).物体検出
  (3).セグメンテーション
  (4).画像生成

3.ディープラーニング(深層学習)の地理空間情報への応用(実装方式の説明とデモ)
  (1).回帰分析
    a.賃貸物件情報を用いた地域の定量評価
  (2).物体検出
    a.航空写真から建物ソーラーパネルの抽出とデータベース化
    b.航空写真から交差点の抽出
    c.車両・歩行者の検出と交通量調査
  (3).セグメンテーション
    a.航空写真から建物トレースとベクターマップ作製
  (4).画像生成
    a.航空写真から崩壊地の判読図作成
    b.航空写真から建物画像生成とベクターマップ作製

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