2023年03月24日

GNSS測量マニュアル_v09

おそらく50名くらいいるであろう,このブログの読者の皆様へ。

バグ取りへの協力をお願いします。

p1のスクリーンショットです↓。
p1スクショ.png

p2のスクリーンショットです↓。
p2スクショ.png

全文のpdfファイルです↓。
GNSS測量マニュアル_v09.pdf

誤字脱字,矛盾点,理解不能点などありましたら,コメント欄で指摘願います。

よろしくお願いします。



posted by Dr.koba at 16:58| Comment(0) | TrackBack(0) | GPS | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2023年03月23日

labelImg.exeのダウンロードサイト

物体検出のための定番?アノテーションソフトのlabelImgですが,Windows用のexeファイルをダウンロードできるサイトが見つからず,いろいろググったら,
ここにリンクが張ってあり
https://noitalog.tokyo/labelimg-annotation/
本体(zip)はここにありました↓。
https://github.com/heartexlabs/labelImg/releases/tag/v1.8.1

作者のtsutalinさん(林さん?)はAmazonで働いておられるようです。
https://github.com/tzutalin

以上,自分用の備忘録です。
インターフェース,2022年7月号p.165からのAI自習ドリルの記事のp.171にダウンロード先が載っているのですが,そこにはなかったので。





posted by Dr.koba at 11:56| Comment(0) | TrackBack(0) | AI(人工知能) | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2023年03月21日

CS立体図の既製品について

私はCS立体図の開発者でもなく(開発者は戸田堅一郎さん),QGIS用のプラグインの作成者でもありません(作成者は朝日孝輔さん)が,私のブログ記事(https://gpsrsgis.seesaa.net/article/485681695.html)に関する問い合わせが時々来るので,この記事を書いています。

CS立体図は本当に自作する必要がありますか?
既製品で間に合うのでは?
ということです。

G空間情報センターで既製のCS立体図がダウンロードできます。
サイトはここ↓
https://www.geospatial.jp/ckan/dataset?q=CS%E7%AB%8B%E4%BD%93%E5%9B%B3

(1)10mメッシュCS立体図は日本全国分をダウンロード可能です。
元データは(c) Esri Japan発行 ArcGIS Geo Suite地形(基盤地形情報10mメッシュ)だそうです
https://www.esrij.com/products/data-content-geosuite-chikei/
が,そのまた元データは国土地理院の基盤地図情報の10mメッシュ数値標高モデルだそうです。
https://fgd.gsi.go.jp/download/ref_dem.html

例えば,最近大規模な林地開発が行われ,地形が改変され,国土地理院の標高データが更新され,esri社の標高データが更新され,G空間で公開されるCS立体図が更新(そもそも更新されるのか不明ですが)され,るまでにタイムラグはあるかもしれませんが。

(2)0.5mメッシュ
これは,長野県,岐阜県,兵庫県,静岡県(0.5mかどうか不確か)の分が公開されています。
これら4県のデータは自分で作る必要はありません。

(3)5mメッシュ
これについては既製品はないようですね。
5mメッシュは,地理院の基盤地図情報が全国シームレスに整備されておらず(国交省の守備範囲優先),元データも航空レーザー起源,写真測量起源,など混在しており,なおかつ航空レーザー計測では水域(湖や河川の流路)でレーザーが吸収されてヌルデータ(空白データ)になっており,取り扱いが難しいのでしょうね。

というわけで,QGISで基盤地図情報のDEMを使ってCS立体図を作るとすれば,航空レーザー計測起源の5mメッシュ一択になるでしょうか?
水域のヌルデータを含む範囲で朝日さんのプラグインを動かすとどうなるか,私にはわかりません。
検証予定も私には今のところありません(どなたかやってみてください)。

とりあえずのメモ代わりです。









posted by Dr.koba at 06:21| Comment(0) | TrackBack(0) | GIS | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2023年03月19日

英語論文を音読させる

「AIを使ってマツ枯れ樹冠を自動検出する」という研究課題に,私の最後の2年(R5,R6)を捧げる予定です。
先日も富山県農林水産総合技術センター果樹研究所でAIを使った研究をやっているS氏のご指導を賜りました。

日本語の論文はまだ少なく,既往研究は英語で書かれたものがほとんどです。
最近では無料でインターネット上にPDFファイルとして公開されていて,誰でもダウンロードできるものが多いです。

それらの論文を音読した音声を,研究室(一人部屋です,相部屋の方ごめんなさい)でBGM代わりに流したり,できれば就寝前に枕元で流したりしたいと考えています。

PDFフォーマットの開発元のADOBE社のソフトで音読させてみた動画2本(日本語版/英語版)です。
英語版の方で読み上げさせると,英語らしく聞こえます。
日本語版の方で読み上げさせると,本当に日本人が英語を読むような発音になります。

英語版の方の動画では,わざわざ英語版のAcrobat Readerをダウンロード,セットアップしたもので録画しましたが,後で調べたら,

最初に日本語版のAcrobat Readerをダウンロード,セットアップしたのち,
起動時に,キーボードの[Ctrl]キーを押しながら起動させると,日本語版/英語版を選んで起動できることがわかりました。
(有料版のAcrobatでも,無料版のAcobat Readerでも,コントロールキーを押しながら起動すれば日/英が切り替え可能です。)

起動1.png

起動2.png

起動3.png

日本語版で読ませた動画です↓。


英語版で読ませた動画です↓。


最後に読み上げ対象の論文のURLを貼っておきます↓。
https://www.mdpi.com/1999-4907/13/11/1880


posted by Dr.koba at 08:16| Comment(0) | TrackBack(0) | GIS | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2023年03月16日

AIは難しい

私は還暦過ぎの63歳ですが,AIの勉強をしています。

用語が理解できません。

・GitとGitHubの違い
・Visual StudioとVisual Studio Codeの違い
・Anacondaとcondaの違い

・仮想環境
・実装

・ライブラリ
・フレームワーク

などなど等々etc.

再任用が終了する65歳まであと2年。

Dr.kobaは果たしてこれらを理解して,AI(やろうとしているのは,YOLOによる物体検出)を使えるようになるのか?

posted by Dr.koba at 17:04| Comment(0) | TrackBack(0) | AI(人工知能) | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする