Р. В. Гришин

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Р. В. Гришин
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Особенности формирования наборов данных для определения местоположения по фото- и видеоматериалам
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  83
Конец_Страница:  92
УДК:  528.9:004.92
DOI:  10.33764/2411-1759-2026-31-1-83-92
Год:  2026
Номер:  1
Том:  31
Ключевые слова_RU:  набор данных, определение местоположения, компьютерное зрение, геопространственные данные, классификация
Ключевые слова_EN:  datasets, location detection, computer vision, geospatial data, classification
Библиографический список:  1. Workman S., Souvenir R., Jacobs N. Wide-Area Image Geo-Localization with Aerial Reference Imagery. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). 2015. P. 5007–5015. DOI 10.1109/ICCV.2015.451.
2. Hays J., Efros A. F. im2GPS: estimating geographic information from a single image. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2008. P. 1–8.
3. Lin T.-Y., Cui Y., Belongie S. Hays J. Learning deep representations for ground-to-aerial geolocalization. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2015. P. 5007–5015. DOI 10.1109/CVPR.2015.7299155.
4. Thomee B., Shamma D. A., Friedland G., Elizalde B., Ni K., Poland D., Borth D., Li-Jia L., YFCC100M: The New Data in Multimedia Research. Communications of the ACM. 2016. Vol. 59, No. 2. P. 64–73. DOI 10.1145/2812802.
5. Zheng Z., Wei Y., Yang Y. University-1652: A Multi-view Multi-source Benchmark for Dronebased Geo-localization. Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia. 2020. P. 1395–1403. DOI 10.1145/3394171.3413896.
6. Astruc G., Dufour N., Siglidis I. et al. OpenStreetView-5M: The Many Roads to Global Visual Geolocation. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2024. P. 14521–14531. DOI 10.1109/CVPR52729.2024.01411.
7. Zamir A. R., Shah M. Image geo-localization based on multiple nearest neighbor feature matching using generalized graphs. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2014. Vol. 36, № 8. P. 1546–1558. DOI 10.1109/TPAMI.2014.2300476.
8. Neuhold G., Ollmann T. Rota Bulò S., Kontschieder. P. The Mapillary Vistas Dataset for Semantic Understanding of Street Scenes. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). 2017. P. 4990–4999. DOI 10.1109/ICCV.2017.534.
9. Clark B., Kerrigan A., Kulkarni P. P., Cepeda V. V., Shah M. Where we are and what we`re looking at: query-based worldwide image geo-localization using hierarchies and scenes. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2023. P. 12578–12588. DOI 10.1109/CVPR52729.2023.01236.
10. Ye J., Lv Z., Li W., Yu J., Yang H., Zhong H., He C. Cross-View Image Geo-localization with Panorama-BEV Co-Retrieval Netrowk. Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2024. LNCS 14670. P. 532–548. DOI 10.1007/978-3-031-72657-0_32.
11. Yao Y., Sun C. Wang T., Yang J., Zheng E. UAV Geo-Localization Dataset and Method Based on Cross-View Matching. Sensors. 2024. Vol. 24, № 21. P. 6905. DOI 10.3390/s24216905.
12. Zhang X., Sultani W., Wshah S. Cross-View Image Sequence Geo-localization. Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). 2023. P. 1980–1989. DOI 10.1109/WACV56688.2023.00206.
13. Khatib O., Lee S., Lee B. S., Yang J. A photo-realistic synthetic dataset for analyzing the effects of moving objects on visual localization algorithms for drones. Proceedings of the International Symposium on Robotics Research (ISRR). 2022. Springer Proceedings in Advanced Robotics. Vol. 20. P. 311–326. DOI 10.1007/978-3-030-95459-8_20.
14. Li B., Xue Y., Shi M. Synthetic data generation based on local-foreground generative adversarial networks for surface defect detection. Journal of Electronic Imaging. 2020. Vol. 29, № 1. P. 013016. DOI 10.1117/1.JEI.29.1.013016.
15. Mununi A., Mununi F., Gerrar N. K. A survey of synthetic data augmentation methods in computer vision. Machine Intelligence Research. 2024. P. 1–39. DOI 10.1007/s11633-022-1411-7.
16. Shorten C., Khoshgoftaar T. M. A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of Big Data. 2019. Vol. 6, № 60. P. 1–48. DOI 10.1186/s40537-019-0197-0.
17. Пикалев Я. С. Обнаружение ключевых объектов и перекрестная геолокация: анализ наборов данных и методологические перспективы. Вестник компьютерных и информационных технологий. 2024. № 8. С. 53–60.
18. Павленко Б. В., Пикалев Я. С. Методика создания набора аэрофотоснимков для задачи перекрестной геолокации. Сборник научных трудов. 2024. С. 115–122. DOI 10.24412/2413-7383-2024-4-101-112.
19. Zhang X., Wang L., Su Y. Visual place recognition: A survey from a deep learning perspective. Pattern Recognition. 2021. Vol. 113. P. 107760. DOI 10.1016/j.patcog.2020.107760.
20. Klomp S. R., van Rijn M. Wijnhoven R. G. J., Snoek C. G. M., de With P. H. N. Safe Fakes: Evaluating face anonymizers for face detectors. arXiv preprint. 2021. arXiv:2104.11721. DOI 10.48550/arXiv.2104.11721.
21. Прасич А. В., Прасич В. А., Прасич И. В. Формирование обучающей выборки в задачах компьютерного зрения: практики и рекомендации. Информатика и управление системами. 2021. Т. 24, № 2. С. 34–43. DOI 10.31799/1684-8853-2021-4-61-70.
22. Гельтман А. И., Горюнов М. Н., Мацкевич А. Г., Рыболовлев Д. А. Методика сбора обучающего набора данных для задач машинного обучения. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (ISPRAS). 2021. Т. 33, № 5. С. 83–92. DOI 10.15514/ISPRAS-2021-33(5)-5.
23. Пантюшин В. А. Создание элементов инфраструктуры пространственных данных по локальным участкам цифровых изображений. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2023. № 7. С. 45–51. DOI 10.33920/sel-04-2307-06.
24. Хроль Е. В., Шаронова К. С. Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта. Вестник науки и образования. 2023. № 10. С. 99–104. DOI 10.47813/2782-2818-2023-3-4-0311-0321.
25. Хлебникова Т. А., Арбузов А. С., Лисицкий Д. В., Опритова О. А. Использование материалов БВС для выявления фактов нарушения земельного законодательства на территории г. Новосибирска. Вестник СГУГиТ. 2023. Т. 28, № 5. С. 33–40.
Образец цитирования:  Гришин Р. В. Особенности формирования наборов данных для определения местоположения по фото- и видеоматериалам. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 1. С. 83–92. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-1-83-92
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2026/31_1/83-92.pdf
Читать далее

Детальная_Инф:  Да
Автор1:  Р. В. Гришин
Афиилиация1:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Автор2:  А. А. Колесников
Афиилиация2:  Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация
Название статьи:  Способы извлечения метаданных о пространственном положении из хранилищ фотографий
Рубрика:  Картография и геоинформатика
Начало_Страница:  57
Конец_Страница:  66
УДК:  528.9:004.9
DOI:  10.33764/2411-1759-2023-28-6-57-66
Год:  2023
Номер:  6
Том:  28
Ключевые слова_RU:  метаданные, EXIF, извлечение метаданных, API, компьютерное зрение, геопространственные данные
Ключевые слова_EN:  metadata, EXIF, metadata extraction, API, computer vision, geospatial data
Библиографический список:  1. Бугакова Т. Ю., Шарапов А. А. Совершенствование методов визуального осмотра зданий и инженерных сооружений путем внедрения технологий компьютерного зрения и интеллектуальной обработки данных // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 6. – С. 108–119. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-6-108-119.
2. Колесников А. А., Пошивайло Я. Г., Утробина Е. С., Миронова С. А. Применение виртуальных панорам в цифровом тематическом картографировании // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 4. – С. 74–87. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-4-74-87.
3. Утробина Е. С., Кокорина И. П., Молокина Т. С. Выявление новой функции картографических изображений, представленных в мобильных устройствах // Вестник СГУГиТ. – 2022. – Т. 27, № 2. – С. 149–162. – DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-2-149-162.
4. Banerjee S., Kaul S., Bhattacharya S. An Overview of Image Metadata Extraction Techniques and Tools // Proceedings of the 4th International Conference on Data Science, Machine Learning and Applications. – Springer, 2019. – P. 125–130.
5. Shrestha R., Geyer C. P. J. Metadata Extraction from Digital Images: A Review // Proceedings of the 20th International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems. IEEE. – 2020. –  P. 245–250.
6. Kulkarni D. N., Patil K. S. A Comprehensive Survey on Metadata Extraction Techniques from Digital Images // Proceedings of the International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies. IEEE. – 2018. – P. 561–566.
7. Chatterjee S., Bhattacharya R. Metadata Extraction from Digital Images: Techniques and Challenges // Proceedings of the International Conference on Advanced Computational and Communication Paradigms. – Springer, 2018. – P. 157–162.
8. Rege N., Waghmare A. K. Image Metadata Extraction: A Review // Proceedings of the 2nd International Conference on Inventive Systems and Control. IEEE. – 2018. – P. 800–805.
9. Vyas N., Rana V. Metadata Extraction from Digital Images: A Review // Proceedings of the International Conference on Smart Systems and Inventive Technology. IEEE. – 2019. – P. 873–877.
10. Singh S., Rani A. A Comparative Study of Techniques for Extracting Metadata from Digital Images // Proceedings of the 7th International Conference on Data Science, Engineering and Information Technology. – Springer, 2020. – P. 230–235.
11. Gohil P. N., Rane R. P. Review on Extraction Techniques of Metadata from Digital Images // International Journal of Computer Sciences and Engineering. – 2019. – Vol. 7 (7). – P. 286–291.
12. Gupta A., Gupta R. B. A Survey on Image Metadata Extraction Techniques // International Journal of Computer Applications. – 2018. – Vol. 179 (30). – P. 34–40.
13. Kumar S., Kumar R. Survey on Image Metadata Extraction Techniques // International Journal of Computer Science and Information Technologies. – 2017. – Vol. 8 (5). – P. 2216–2221.
14. Ghosh P. S., Das S. K. Extraction of Metadata from Digital Images: A Survey // International Journal of Advanced Research in Computer Science. – 2017. – Vol. 8 (4). – P. 484–488.
15. Manoj G., Subashini P. Image Metadata Extraction Techniques: A Review // International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. – 2019. – Vol. 8 (7S2). – P. 464–466.
16. Rajesh S., Deepa R. A Survey on Metadata Extraction Techniques from Digital Images // International Journal of Computer Science and Mobile Computing. – 2018. – Vol. 7 (4). – P. 58–63.
17. Singh R., Kumar M. Image Metadata Extraction Techniques: A Comprehensive Review // Proceedings of the 6th International Conference on Computing for Sustainable Global Development. IEEE. – 2019. – P. 609–613.
18. Rai S., Sharma V. Metadata Extraction from Digital Images: A Review // International Journal of Research in Science and Engineering. – 2017. – Vol. 3 (4). – P. 1–4.
19. Verma H., Goyal S. A Survey on Metadata Extraction Techniques from Digital Images // International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. – 2019. – Vol. 5 (1). – P. 449–453.
20. Chatterjee N., Sinha S. A Comparative Study of Metadata Extraction Techniques from Digital Images // International Journal of Computer Applications. – 2018. – Vol. 179 (16). – P. 14–18.
21. Sharma P., Goel K. Metadata Extraction Techniques from Digital Images: A Review // International Journal of Computer Science and Mobile. –2017. – Vol. 6 (8). – P. 1–6.
22. Saini S., Gupta V. Image Metadata Extraction Techniques: A Comprehensive Review // International Journal of Advanced Research in Computer Science. – 2019. – Vol. 10 (1). – P. 262–265.
23. Jadhav R., Patil P. A Survey on Metadata Extraction Techniques from Digital Images // Proceedings of the 4th International Conference on Communication, Computing and Networking. – Springer, 2020. – P. 94–98.
24. Ivanov V., Petrov I. Analysis of Image Metadata Extraction Methods // Proceedings of the International Conference on Data Science, E-learning and Information Systems. – 2021. – P. 303–312.
25. Vysotskaya E., Barannikov A. Image Metadata Extraction in Cultural Heritage Collections // Proceedings of the International Conference on Digital Presentation and Preservation of Cultural and Scientific Heritage. – 2018. – P. 375–384.
26. Mirsky M., Kostikov A. Image Metadata Extraction for Geospatial Analysis // Proceedings of the International Conference on Geoinformatics. – 2021. – P. 27–36.
27. Volkovich Z., Podladchikova L. Image Metadata Extraction for Content-Based Image Retrieval // Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition. – 2018. – P. 2850–2855.
28. Zhao X., Liu Y. A Survey of Image Metadata Extraction in the Wild // Proceedings of the International Conference on Multimedia Retrieval. – 2018. – P. 1–8.
Ссылка:  /upload/vestnik/sborniki/2023/28_6/57-66.pdf
Читать далее