A dete??????o de caracter???sticas rodovi???rias a partir de imagens de dete??????o remota ??? crucial para manter uma rede rodovi???ria actualizada e fi???vel, essencial para os transportes, o planeamento de emerg???ncias e a navega??????o. Embora as redes neurais convolucionais se tenham mostrado promissoras na automatiza??????o deste processo, os m???todos existentes trocam frequentemente a precis???o pela complexidade. Este estudo tem como objetivo desenvolver um m???todo preciso de extra??????o de estradas sem ...
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A dete??????o de caracter???sticas rodovi???rias a partir de imagens de dete??????o remota ??? crucial para manter uma rede rodovi???ria actualizada e fi???vel, essencial para os transportes, o planeamento de emerg???ncias e a navega??????o. Embora as redes neurais convolucionais se tenham mostrado promissoras na automatiza??????o deste processo, os m???todos existentes trocam frequentemente a precis???o pela complexidade. Este estudo tem como objetivo desenvolver um m???todo preciso de extra??????o de estradas sem sacrificar a efici???ncia computacional. Propomos uma rede neural de segmenta??????o sem???ntica que combina a aprendizagem por transfer???ncia e a arquitetura U-net com uma complexidade m???nima. S???o utilizadas t???cnicas de p???s-processamento para melhorar a qualidade dos resultados. O nosso m???todo atinge uma pontua??????o F1 de 0,83 e uma precis???o de 95,57%, superando outros modelos no conjunto de dados de Massachusetts. Esta abordagem demonstra um desempenho superior e uma complexidade de rede reduzida em compara??????o com os m???todos existentes.
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