AUTOMATISATION DE L'EXTRACTION DES CARACTÉRISTIQUES DES ROUTES À PARTIR D'IMAGES À HAUTE RÉSOLUTION - Brossura
Sinossi
La détection des caractéristiques routières à partir d'images de télédétection est cruciale pour le maintien d'un réseau routier actualisé et fiable, essentiel pour le transport, la planification des urgences et la navigation. Bien que les réseaux neuronaux convolutionnels se soient révélés prometteurs pour l'automatisation de ce processus, les méthodes existantes sacrifient souvent la précision à la complexité. Cette étude vise à développer une méthode précise d'extraction des routes sans sacrifier l'efficacité des calculs. Nous proposons un réseau neuronal de segmentation sémantique combinant l'apprentissage par transfert et l'architecture U-net avec une complexité minimale. Des techniques de post-traitement sont utilisées pour améliorer la qualité des résultats. Notre méthode atteint un score F1 de 0,83 et une précision de 95,57 %, surpassant les autres modèles sur l'ensemble de données du Massachusetts. Cette approche démontre des performances supérieures et une complexité de réseau réduite par rapport aux méthodes existantes.
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AUTOMATISATION DE L'EXTRACTION DES CARACTÉRISTIQUES DES ROUTES À PARTIR D'IMAGES À HAUTE RÉSOLUTION (French Edition)
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Automatisation de l'Extraction Des Caract?ristiques Des Routes ? Partir d'Images ? Haute R?solution
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AUTOMATISATION DE L'EXTRACTION DES CARACTÉRISTIQUES DES ROUTES À PARTIR D'IMAGES À HAUTE RÉSOLUTION (French Edition)
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AUTOMATISATION DE L'EXTRACTION DES CARACTÉRISTIQUES DES ROUTES À PARTIR D'IMAGES À HAUTE RÉSOLUTION
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AUTOMATISATION DE L'EXTRACTION DES CARACTÉRISTIQUES DES ROUTES À PARTIR D'IMAGES À HAUTE RÉSOLUTION
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Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La détection des caractéristiques routières à partir d'images de télédétection est cruciale pour le maintien d'un réseau routier actualisé et fiable, essentiel pour le transport, la planification des urgences et la navigation. Bien que les réseaux neuronaux convolutionnels se soient révélés prometteurs pour l'automatisation de ce processus, les méthodes existantes sacrifient souvent la précision à la complexité. Cette étude vise à développer une méthode précise d'extraction des routes sans sacrifier l'efficacité des calculs. Nous proposons un réseau neuronal de segmentation sémantique combinant l'apprentissage par transfert et l'architecture U-net avec une complexité minimale. Des techniques de post-traitement sont utilisées pour améliorer la qualité des résultats. Notre méthode atteint un score F1 de 0,83 et une précision de 95,57 %, surpassant les autres modèles sur l'ensemble de données du Massachusetts. Cette approche démontre des performances supérieures et une complexité de réseau réduite par rapport aux méthodes existantes.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Französisch. Codice articolo 9786207773473
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La détection des caractéristiques routières à partir d'images de télédétection est cruciale pour le maintien d'un réseau routier actualisé et fiable, essentiel pour le transport, la planification des urgences et la navigation. Bien que les réseaux neuronaux convolutionnels se soient révélés prometteurs pour l'automatisation de ce processus, les méthodes existantes sacrifient souvent la précision à la complexité. Cette étude vise à développer une méthode précise d'extraction des routes sans sacrifier l'efficacité des calculs. Nous proposons un réseau neuronal de segmentation sémantique combinant l'apprentissage par transfert et l'architecture U-net avec une complexité minimale. Des techniques de post-traitement sont utilisées pour améliorer la qualité des résultats. Notre méthode atteint un score F1 de 0,83 et une précision de 95,57 %, surpassant les autres modèles sur l'ensemble de données du Massachusetts. Cette approche démontre des performances supérieures et une complexité de réseau réduite par rapport aux méthodes existantes. Codice articolo 9786207773473
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