2026. — Т 13. — №1 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://resources.today/22nzor126.html

This article metadata is also available in English

DOI: 10.15862/22NZOR126 (https://doi.org/10.15862/22NZOR126)

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 1.2 Мбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Зуев, В. А. Автоматизированная система оценки визуальной информативности трехмерных карт городских территорий на основе методов искусственного интеллекта / В. А. Зуев // Отходы и ресурсы. — 2026. — Т 13. — №1. — URL: https://resources.today/PDF/22NZOR126.pdf. — DOI: 10.15862/22NZOR126. (дата обращения: 11.09.2026).

Автоматизированная система оценки визуальной информативности трехмерных карт городских территорий на основе методов искусственного интеллекта

Зуев Владислав Александрович
ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет геосистем и технологий», Новосибирск, Россия
Аспирант кафедры «Картографии и геоинформатики»
E-mail: veuzdalv638@gmail.com
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1163924

Аннотация. В статье рассматривается разработка и экспериментальная апробация автоматизированной системы оценки визуальной информативности трехмерных карт городских территорий на основе методов искусственного интеллекта. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности и объективности анализа качества трехмерных картографических визуализаций, поскольку традиционные методы оценки требуют значительных временных затрат и зависят от субъективного мнения экспертов. Предложенная система основана на ранее разработанной квалиметрической методике и обеспечивает автоматический расчет комплекса показателей визуальной информативности. Архитектура системы включает модули загрузки и предобработки трехмерных моделей, генерации перспективных изображений, анализа визуальных характеристик с использованием алгоритмов компьютерного зрения и глубокого обучения, расчета интегральных показателей и визуализации результатов. Реализованы алгоритмы автоматического определения таких параметров, как количество видимых объектов, коэффициент цветовой контрастности, степень детализации, характеристики условных знаков, качество текстур, читаемость, а также параметры визуализации (угол наблюдения и поле зрения). Апробация системы проведена на наборе трехмерных моделей городской территории с различными уровнями детализации и параметрами визуализации. Полученные результаты демонстрируют высокую корреляцию автоматических и экспертных оценок при значительном сокращении времени анализа: с 30–60 минут до примерно 2 минут на один вариант визуализации. Разработанная система может применяться для автоматического контроля качества трехмерных карт, оптимизации визуализаций и интеграции в картографические и геоинформационные платформы.

Ключевые слова: трехмерные карты; автоматизация оценки; искусственный интеллект; компьютерное зрение; визуальная информативность; квалиметрия; глубокое обучение

Скачать