13 sierpnia 2018 r.
Magazyn „American City & County” przedstawił rozwiązania technologiczne w zakresie systemów informacji geograficznej, przeprowadzając wywiad z Robertem Locke’em, starszym wiceprezesem ds. rozwiązań dla administracji publicznej w firmie Eagleview.
W wywiadzie Robert omawia niektóre z najnowszych innowacji w dziedzinie zdjęć lotniczych, uczenia maszynowego i innych technologii wykorzystywanych przez agencje rządowe. Robert wyjaśnia również nieporozumienia, jakie wiele agencji ma w kwestii wykorzystania zdjęć lotniczych o wysokiej rozdzielczości, oraz opisuje kluczowe cechy, na które pracownicy rządowi powinni zwracać uwagę przy wyborze takich rozwiązań.
American City & County: spostrzeżenia dotyczące GIS od Roberta Locke’a, wiceprezesa ds. strategicznych w firmie Eagleview
Magazyn „American City & County” przedstawił rozwiązania technologiczne w zakresie systemów informacji geograficznej, przeprowadzając wywiad z Robertem Locke’em, starszym wiceprezesem ds. rozwiązań dla administracji publicznej w firmie Eagleview.

Robert Locke, starszy wiceprezes ds. rozwiązań dla sektora publicznego w firmie Eagleview
Resztę wywiadu można przeczytać na stronie internetowej magazynu „American City and County”.Government Product News (GPN): Jakie nowe rozwiązania wprowadzono ostatnio do produktów w Państwa branży?
Robert Locke (RL): Na rynku pojawiają się coraz częściej zdjęcia o wyższej rozdzielczości. Im wyższa rozdzielczość, tym więcej szczegółów można dostrzec na każdym zdjęciu. W przypadku systemów informacji geograficznej (GIS) menedżerowie, rzeczoznawcy zajmujący się wyceną nieruchomości lub bezpieczeństwo publiczne Planowanie personelu na wypadek zdarzeń lub reagowanie na nie – wyższa rozdzielczość zapewnia większą pewność przy podejmowaniu decyzji. Zdjęcia wykonane z samolotu zazwyczaj zawierają znacznie więcej szczegółów niż te zarejestrowane przez satelitę. Jak widać w wielu branżach, uczenie maszynowe znalazło zastosowanie również na rynku obrazowania lotniczego. Od rozpoznawania uszkodzonych budynków po zdarzeniach pogodowych po wykrywanie niezgłoszonej szopy na podwórku, której nie było tam rok wcześniej – uczenie maszynowe pomaga agencjom rządowym tworzyć bardziej inteligentne i wydajne procesy robocze.