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 ...
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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.
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