La plupart des algorithmes de mise en correspondance de cartes (map matching) nécessitent un apprentissage en ligne tandis que la totalité de cette classe d’algorithmes requiert des réglages préalables. Cela a posé beaucoup de problèmes par le passé en raison de l’absence des bases d’apprentissage sur le monde entier contenant suffisamment d’information.
Dans nos travaux précédents, nous avons présenté des bases de données dédiées aux algorithmes de correspondance de cartes contenant des tracés distribués sur l’ensemble du globe et correspondant parfaitement avec les cartes. Ce travail a été principalement destiné à la validation, la comparaison et l’analyse comparative des hypothèses de mise en correspondants des cartes.
Ici, nous présentons comment nos ensembles de données peuvent être directement utilisés comme des ensembles de formation pour l’apprentissage en ligne et à leur réglage fin.
