Дороги

Модель сегментации дорог по данным высокого разрешения (0.3 - 0.5 м).

Обучена в основном на сельской местности. Использован подход многозадачного обучения (multi-task learning), позволяющий улучшить связность дороги, в том числе в тех местах, где дорога закрыта деревьями или зданиями. Отлично работает для трасс, междугородних дорог и проездов в частной застройке, однако для городских территорий с высотной застройкой и широкими дорогами результат получается как правило хуже.

Для большей стабильности ширины дороги и уменьшения шума используется выделение центральной линии дороги, оптимизация получившейся сети и затем обратное превращение дороги в полигональный объект.

В версии 1.1 добавлена постобработка дорожного графа:

• упрощение (удаление лишних точек) для более удобного и компактного представления;

• склеивание дорог в местах разрыва;

• удаление дублирующих ребер;

• удаление не присоединенных к сети и слишком коротких участков дороги;

• выпрямление перекрестков.

Пример результатов обработки

Оптимальное для модели окружение - пригородная застройка, территория России.

Результат в более сложных городских условиях - Прага, Чехия.