Border Detection for Seamless Connection of Historical Cadastral Maps
| dc.contributor.author | Lenc, Ladislav | |
| dc.contributor.author | Prantl, Martin | |
| dc.contributor.author | Martínek, Jiří | |
| dc.contributor.author | Král, Pavel | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-21T11:00:20Z | |
| dc.date.available | 2022-02-21T11:00:20Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Článek představuje sadu metod pro detekci důležitých grafických prvků v historických katastrálních mapách. Cílem je umožnit bezešvé spojení mapových listů na základě detekovaných prvků. Spojení je velmi důležité pro online prezentaci map a umožní jejich snadné využití. Zaměřujeme se na detekci katastrální hranice a mapových značek, které na ní leží. Sousední mapové listy jsou pak spojeny podle společné hranice. Detekční úlohy jsou řešeny s využitím plně konvolučních neuronových sítí v kombinaci s tradičními technikami zpracování obrazu. Navržené metody jsou vyhodnoceny na nově vytvořené databázi, která obsahuje manuálně anotované ground-truth. Databáze je volně dostupná pro výzkumné účely. | cs |
| dc.description.abstract-translated | This paper presents a set of methods for detection of important features in historical cadastral maps. The goal is to allow a seamless connection of the maps based on such features. The connection is very important so that the maps can be presented online and utilized easily. We concentrate on the detection of cadastre borders and important points lying on them. Neighboring map sheets are connected according to the common border. The tasks are solved using a combination of fully convolutional networks and conservative computer vision techniques. The presented approaches are evaluated on a newly created dataset containing manually annotated ground-truths. The dataset is freely available for research purposes. | en |
| dc.format | 16 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | LENC, L. PRANTL, M. MARTÍNEK, J. KRÁL, P. Border Detection for Seamless Connection of Historical Cadastral Maps. In Document Analysis and Recognition – ICDAR 2021 Workshops. Cham: Springer International Publishing, 2021. s. 43-58. ISBN: 978-3-030-86197-1 , ISSN: 0302-9743 | cs |
| dc.identifier.document-number | 711902100004 | |
| dc.identifier.doi | 10.1007/978-3-030-86198-8_4 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-030-86197-1 | |
| dc.identifier.issn | 0302-9743 | |
| dc.identifier.obd | 43934769 | |
| dc.identifier.uri | 2-s2.0-85115306613 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/46981 | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.project.ID | SGS-2019-018/Zpracování heterogenních dat a jejich specializované aplikace | cs |
| dc.publisher | Springer International Publishing | en |
| dc.relation.ispartofseries | Document Analysis and Recognition – ICDAR 2021 Workshops | en |
| dc.rights | © Springer Nature Switzerland AG | en |
| dc.rights.access | openAccess | en |
| dc.subject | historické obrazové dokumenty | cs |
| dc.subject | katastrální mapy | cs |
| dc.subject | plně konvoluční neuronové sítě | cs |
| dc.subject | FCN | cs |
| dc.subject | počítačové vidění | cs |
| dc.subject.translated | historical document images | en |
| dc.subject.translated | cadastral maps | en |
| dc.subject.translated | fully convolutional networks | en |
| dc.subject.translated | FCN | en |
| dc.subject.translated | computer vision | en |
| dc.title | Border Detection for Seamless Connection of Historical Cadastral Maps | en |
| dc.title.alternative | Detekce hranic pro bezešvé spojení historických katastrálních map | cs |
| dc.type | konferenční příspěvek | cs |
| dc.type | ConferenceObject | en |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |