I de senere år er forventningerne til hvad, vi vil kunne opnå ved hjælp af Machine Learning, blevet større og større. Dette er også tilfældet i forhold til GIS, men hvor vi ser mange spændende eksempler på billedgenkendelse osv., så er der endnu ikke så mange rigtigt gode cases fra GIS-verdenen.
Der begynder dog at boble projekter frem – både hos virksomhederne og på universiteterne – der giver et spændende indblik i, hvordan man kan koble GIS og Machine Learning i løsninger, der både kan forædle data og forbedre arbejdsgange.
Dette seminar giver en introduktion til begrebet Machine Learning. Gennem en række oplæg fra geodata-branchen præsenteres ’state-of-the-art’ på anvendelsen i Danmark.
Pris for Geoforums medlemmer: 945 kr. + moms. Early bird-pris ved tilmelding senest den 28. januar 2019: 750 kr. + moms.
Machine Learning seminar program
9.00 – 9.15 Introduktion
9.15 – 9.45 Oplæg 1: Henrik Pedersen – Alexandra instituttet
Henrik giver os det generelle overblik, og en introduktion til konceptet, Deep Learning.
9.45 – 10.15 Oplæg 2: Georgios Karagiannis – COWI
Georgios’s Ph.d. project is on railway asset detection, and he aims to automatically detect in 360 panoramic images railway objects, mainly signs and signals. For this, he trained some state of the art Deep Learning models like Faster R-CNN, SSD, YOLO, and Retina. So far, he has achieved 87% mean average precision (mAP – most common evaluation metric for such tasks). He would like to improve this number and also geolocate the objects by registering the panoramic images with aerial imagery that has more accurate geolocation information.
10.15 – 10.30 Kaffepause
10.30 – 11.00 Oplæg 3: Karsten Noe – Alexandra instituttet
Karsten vil fortælle om Alexandra Instituttets erfaringer med at kombinere rasterlag og polygonlag med Deep Learning-teknikker, hvorved man kan optræne neurale netværk til segmentering af f.eks. bygninger. Desuden vil han fortælle om brug af Deep Learning-teknikker til at foretage visuelle søgninger i meget store raster-områder.
11.00 – 11.30 Oplæg 4: Morten Back Nielsen I-GIS
Oplægget vil handle om vores agroprojekter RoboWeedMaPS og CloverSense, som vi deltager i sammen med Aarhus Universitet og en række andre virksomheder. Her bruger vi Deep Learning til at finde planter i billeder fra marker.
Til hvert billede har vi en tilhørende GPS position og tidstempel, vi kan således bruge resultatet fra vores ML modeller til f.eks. at lave kort over ukrudtet i en hvede mark eller sammensætningen af kløver, græs og ukrudt i en kløvergræsmark.
11.30 – 12.15 Oplæg 5: Dan Sander Pedersen – Atkins
Dan vil fortælle om Atkins’ praktiske erfaringer med Machine Learning. Her er der arbejdet med Machine Learning gennem en årrække, og præsentationen vil inkludere flere projekter og de praktiske erfaringer hermed.
12.15 – 13.00 Frokost og netværk
13.00 – 14.00 Oplæg 6: Uwe Jasnoch – Hexagon Geospatial
Uwe will be lecturing on applied Deep Learning and dynamic visualization. When talking about Deep Learning, two scenario’s spring into everybody’s mind: driver assistance programs and object/pattern detection. The presentation will show where object recognition based on Deep Learning is applied, what additional classification possibilities and demands exists and how this relates to dynamic visualization.
14.00 – 14.30 Kaffepause
14.30 – 15.15 Oplæg 7: Lasse Lindegaard – UFST
Hør, hvordan Skatteforvaltningens nye ejendomsvurdering gør brug af Machine Learning for en digitaliseret behandling af de mange foreliggende data, herunder GIS. Kontorchef Lasse Skakkebæk Lindegaard fra Udvikling og Forenklingsstyrelsen (UFST) vil vise os eksempler på deres automatiserede vurderingsarbejde. Indlægget krydres med anbefalinger baseret på deres erfaringer ifm. med ibrugtagning af GIS-data til sådanne opgaver.
15.15 – 15.45 Paneldebat – potentialet i Machine Learning
15.45 – 16.00 Afslutning og tak for i dag
Bemærk: På grund af stor interesse for seminaret, har vi flyttet det fra Alexandra Instituttet til det nærtliggende Studenterhusfonden, hvor vi kunne få et større lokale. Se evt. Studenterhusfondens hjemmeside for information om parkering og for at finde vej.
Tilmeldinger
Der er lukket for tilmeldinger til dette arrangement. Skriv venligst til geoforum@geoforum.dk for at høre, om der kunne være en mulighed for at deltage alligevel.