Automatisierung Der Extraktion Von Strassenmerkmalen Aus Hochaufl?enden Bildern

Die Erkennung von Stra enmerkmalen aus Fernerkundungsbildern ist entscheidend f?r die Aufrechterhaltung eines aktuellen und zuverl?ssigen Stra ennetzes, das f?r den Verkehr, die Notfallplanung und die Navigation unerl?sslich ist. Faltungsneuronale Netze haben sich bei der Automatisierung dieses Prozesses als vielversprechend erwiesen, doch die bestehenden Methoden gehen oft zu Lasten der Genauigkeit und Komplexit?t. Diese Studie zielt darauf ab, eine genaue Methode zur Stra enextraktion zu entwickeln, ohne dabei die Rechenleistung zu beeintr?chtigen. Wir schlagen ein neuronales Netz zur semantischen Segmentierung vor, das Transferlernen und U-Netz-Architektur mit minimaler Komplexit?t kombiniert. Nachbearbeitungstechniken werden eingesetzt, um die Ausgabequalit?t zu verbessern. Unsere Methode erreicht einen F1-Wert von 0,83 und eine Genauigkeit von 95,57 % und ?bertrifft damit andere Modelle auf dem Massachusetts-Datensatz. Dieser Ansatz zeigt eine ?berlegene Leistung und reduzierte Netzwerkkomplexit?t im Vergleich zu bestehenden Methoden.

Author: Prasadi Thilanka Senadeera

Publisher: Verlag Unser Wissen

Publication Date: Jul 10, 2024

Number of Pages: 68 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 6207773454

ISBN-13: 9786207773459