Map machine recognition and optimal path planning

Diplomová práce navazuje na předchozí práce zabývající se strojovým chápáním tištěných map zpětně převedených do rastrové grafiky a tvorby modelu terénu. Aplikace také musí dokázat zpracovat záznamy pohybu a integrovat je s načtenou mapou. Cílem je, aby aplikace sloužila k tréninku reprezentantů ČR v orientačním běhu. Nejprve je provedena rešerše způsobů měření polohy v terénu a následné ukládání pomocí dataloggerů. Také jsou definovány mapové značky, které v mapě popisují skladbu terénu. Minulé přístupy jsou vyhodnoceny, včetně identifikace nejzávažnějších problémů bránících praktickému nasazení. Je navržena řada možných vylepšení aplikace, například metody pro odstranění šumu ve vstupních datech nebo pro zrychlení segmentace mapy. Navržená vylepšení jsou implementována, hlavní vylepšení je v oblasti rychlosti zpracování a vylepšení segmentace vrstevnic.This masters thesis continues in the work of two previous theses dealing with machine understanding of maps and modelling terrain. The final program also has to be able to interpret position data from dataloggers and integrate it with the loaded map. The goal for the program is to serve during training of Czech orienteering runners. Position measurement and storage is researched first. Also researched are map markers used to define the terrain. Afterwards, past approaches are evaluated, including identification of most severe issues hindering the usage in real world applications. Many improvements are proposed, for example methods to remove noise in the input data, or to improve processing speed. Lastly, a set of possible improvements to the original applications are made, i.e. methods for denoising the input data or for speedup of the image processing. Proposed improvements are then implemented, the most impactful being processing speed and contour segmentation improvements.