Sven Endler
Deep Learning Verfahren haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen und eröffnen neue Möglichkeiten für die Geoinformation. Insbesondere die automatische Erkennung und Segmentierung von Objekten in Karten bietet großes Potenzial für die Forschung. Während die Erkennung eine effiziente Nutzung digitaler Kartenbestände ermöglicht, dient die Segmentierung der Wiederverwendbarkeit von Daten.
Besonders Symbole und Piktogramme spielen eine entscheidende Rolle für die Karteninterpretation, sind jedoch durch ihre Größe und Vielfalt schwer automatisiert zu erfassen. Die wissenschaftliche Arbeit von CAO et al. kombiniert Objekterkennungsverfahren mit einem Segmentierungsverfahren und fokussiert sich auf Piktogramme in touristischen Karten.
Diese Masterarbeit greift diesen Ansatz auf und verfolgt das Ziel ein System aus dieser Kombination umzusetzen. Dabei werden verschiedene Erkennungsverfahren miteinander verglichen und auf eigenen Daten angewendet.
