Matiisen, Tambet, juhendajaSepp, Edgar, juhendajaPilve, Karl-JohanTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2024-09-262024-09-262024https://hdl.handle.net/10062/104930Sõiduradade andmeid sisaldav täppiskaart on isejuhtivate sõidukte opereerimisel väga oluline komponent. Samas on täppiskaardi loomine suurema ala kohta sageli ajakulukas ning töömahukas protsess. Hiljuti on transformeri arhitektuuri kasutavad tehisnärvivõrgud näidanud paljulubavaid tulemusi masinnägemise valdkonnas. Üks selline näide on RNGDet, mis genereerib iteratiivselt teedevõrgu graafi aerofotode põhjal. Käesolevas töös uuritakse võimalust peenhäälestada RNGDet mudelit sõiduradade andmetega, et genereerida kogu Tartu linna kattev sõiduradade graaf kasutades kõrge resolutsiooniga ortofotosid. Töös saadud tulemused näitavad, et RNGDeti on põhimõtteliselt võimalik kasutada sõiduradade graafi genereerimiseks. Samas oleks mudeli arhitektuuris vaja tõenäoliselt teha suuremaid muudatusi, et võtta arvesse teedevõrgu ja sõiduradade andmete vahelisi erinevusi. Kuna ortofotodel ei pruugi alati olla kogu vajaliku informatsioon sõiduradade õigesti genereerimiseks, siis kõige paremaid tulemusi andis mudel, mis kasutas ortofotodele rasterdatud mõõdistussõiduki poolt kogutud töötlemata GPS trajektoore. Saadud tulemused näitavad veel, et täppiskaardi jaoks sobiva kvaliteediga sõiduradade genereerimiseks oleks vaja koguda täiendavaid treeningandmeid.enAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 EstoniaMasinnägemineTäppiskaardidTransformerSõiduradade graafi tuvastaminemagistritöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis