AUTOMAZIONE DELL'ESTRAZIONE DI CARATTERISTICHE STRADALI DA IMMAGINI AD ALTA RISOLUZIONE - Senadeera, Prasadi Thilanka;Castelli, Mauro
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Il rilevamento di caratteristiche stradali da immagini telerilevate è fondamentale per mantenere una rete stradale aggiornata e affidabile, essenziale per i trasporti, la pianificazione delle emergenze e la navigazione. Sebbene le reti neurali convoluzionali si siano dimostrate promettenti nell'automatizzare questo processo, i metodi esistenti spesso scambiano l'accuratezza con la complessità. Questo studio mira a sviluppare un metodo accurato di estrazione delle strade senza sacrificare l'efficienza computazionale. Proponiamo una rete neurale di segmentazione semantica che combina…mehr

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Produktbeschreibung
Il rilevamento di caratteristiche stradali da immagini telerilevate è fondamentale per mantenere una rete stradale aggiornata e affidabile, essenziale per i trasporti, la pianificazione delle emergenze e la navigazione. Sebbene le reti neurali convoluzionali si siano dimostrate promettenti nell'automatizzare questo processo, i metodi esistenti spesso scambiano l'accuratezza con la complessità. Questo studio mira a sviluppare un metodo accurato di estrazione delle strade senza sacrificare l'efficienza computazionale. Proponiamo una rete neurale di segmentazione semantica che combina l'apprendimento per trasferimento e l'architettura U-net con una complessità minima. Le tecniche di post-elaborazione sono impiegate per migliorare la qualità dell'output. Il nostro metodo raggiunge un punteggio F1 di 0,83 e un'accuratezza del 95,57%, superando altri modelli sul set di dati del Massachusetts. Questo approccio dimostra prestazioni superiori e una ridotta complessità della rete rispetto ai metodi esistenti.
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Autorenporträt
Prasadi Senadeera è un'analista geospaziale con esperienza, specializzata in tecnologie geospaziali e scienza dei dati. La sua ispirazione a diventare ricercatrice nel campo del telerilevamento e a contribuire a un mondo sostenibile nasce da una profonda passione per la conservazione dell'ambiente e l'innovazione tecnologica.