%0 Journal Article %1 prechtel2023gescannten %A Prechtel, Nikolas %A Madawalagama, Sasanka %A Wacker, Markus %D 2023 %E Geschichtsverein, Dresdner %J Dresdner Hefte %K myown %N 4-2023 %P 60-71 %T Von gescannten historischen Karten zu strukturierten Geodaten via "Deep Learning" %V 156 %@ 978-3-944019-47-5

@article{prechtel2023gescannten, added-at = {2024-01-11T10:21:32.000+0100}, author = {Prechtel, Nikolas and Madawalagama, Sasanka and Wacker, Markus}, biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/21c95da78af7d049903c07602c9ecf498/nprechtel}, description = {Der Artikel stelllt neue Möglichkeiten der Erschließung historischer topographischer Karten vor. Es geht es um einen wesentlichen, jedoch nicht operationellen Schritt ihrer Digitalisierung: die Entschlüsselung der Semantik und die nachfolgende strukturierte Speicherung der Karteninhalte in Vektordatenbanken. Gute Erfolge mit quantifizierten Qualitätsmaßen von durchgängig über 80% wurden nach Vergleichen verschiedener neuronaler Netze erzielt. Dabei kam "Semantische Segmentierung" und Symbolerkennung in Abhängigkeit vom analysierten grafischen Element zum Einsatz.}, editor = {Geschichtsverein, Dresdner}, interhash = {403a72a6bbeb2006b6a87365277d9166}, intrahash = {1c95da78af7d049903c07602c9ecf498}, isbn = {978-3-944019-47-5}, journal = {Dresdner Hefte}, keywords = {myown}, language = {German}, month = dec, number = {4-2023}, pages = {60-71}, timestamp = {2024-01-11T10:21:32.000+0100}, title = {Von gescannten historischen Karten zu strukturierten Geodaten via "Deep Learning"}, volume = 156, year = 2023 }