Đồng bộ tác nghiệp từ bản đồ số 2D sang sa bàn số 3D: phương pháp và ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo
113 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.CSCE7.2023.37-48Từ khóa:
Bản đồ; Bản đồ số; 3D; Sa bàn; Sa bàn số 3D; Đồng bộ tác nghiệp.Tóm tắt
Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu phương pháp đồng bộ hóa các thao tác từ phần mềm bản đồ số 2D sang phần mềm sa bàn số 3D sử dụng công nghệ AI. Phương pháp này giải quyết những thách thức và khó khăn khi kết hợp 2D và 3D trong các ứng dụng quân sự, chẳng hạn như sự khác biệt giữa không gian 2D và 3D, độ chính xác và hiệu quả của quá trình đồng bộ hóa cũng như trải nghiệm của người dùng khi làm việc với không gian ba chiều. Phương pháp này còn sử dụng mô hình AI để phát hiện, phân loại vật thể trên địa hình và ước tính tọa độ Z của đối tượng trên sa bàn số 3D. Phương pháp này đã được áp dụng trong hệ thống T3BD, bao gồm các ứng dụng 2D (GISDesktop) và 3D (GlobeDeskop), và đã được một số đơn vị trong quân đội sử dụng. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này đạt được thời gian đồng bộ thấp cho mọi loại đối tượng, từ đơn giản đến phức tạp. Phương pháp này có thể cải thiện độ chính xác và hiệu quả của quá trình đồng bộ hóa và nâng cao trải nghiệm người dùng khi làm việc với không gian ba chiều.
Tài liệu tham khảo
[1]. Nguyen Duc Dinh, Hoang Van Toan. “System Design Documentation of T3BD System”, (2020).
[2]. “TerraExplorer Programmer Guide – Basic concepts”, Skyline Sofware Inc, (2017).
[3]. Nguyen Canh Hung, Nguyen Duc Dinh, Le Ngoc Tu “Application of the skyline technology platform in the construction of 3d digital sand table data for command and consultation work in sea and island warfare”, Academy of Military Science and Technology, (2019).
[4]. Le Van Diep, Hoang Van Toan. “Real-time distributed data transmission and application in data synchronization of sea and island battle plans based on digital charts and 3d digital sand tables”, Academy of Military Science and Technology, (2019).
[5]. w3sDesign.com. "The Command design pattern - Problem, Solution, and Applicability”. (2017).
[6]. Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao. “YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection”, (2020).
[7]. Nikola M. Zivkovic. “Machine Learning with ML.NET – Object detection with YOLO”, (2021).
[8]. Mac Van Vien. “The method to determine position in 3d digital sand table”, (2022). DOI: https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.CSCE6.2022.16-27