CVPRFeb, 2018

RoadTracer: 从航空影像中自动提取道路网络

PDF
TL;DR通过采用基于卷积神经网络（CNN）的决策函数来引导迭代搜索过程，RoadTracer 可以从高分辨率航空图像中自动构建道路网络图，并在误差率为 5％时，相较于分割方法，可以准确地捕捉到多达 45％更多的交叉点。
road networkaerial imagerycnnsroadtracerjunctions
发现论文，激发创造
  • 卫星图像自动道路提取的全卷积网络

    本文提出了一种基于全卷积神经网络的自动道路提取方法，利用高分辨率的卫星图像进行交通管理和道路监控，此方法能够自动且精确地提取真正的道路信息，并在 DEEPGLOBE-CVPR 2018 道路提取子挑战中表现出卓越的效果。

    Jun, 2018

  • Brightearth roads: 从卫星影像实现全自动道路网络提取

    通过使用高分辨率卫星影像，我们提出了一种完全自动化的流程来从图像中提取道路网络，结果表明与 OpenStreetMap 数据相比，该方法能够提供最新的道路设计和精确的道路位置。

    Jun, 2024

  • RoadTagger: 基于图神经网络的稳健道路属性推断

    本研究提出了 RoadTagger 模型，将卷积神经网络和图神经网络相结合以解决从卫星影像中推断道路属性的问题，并成功解决了图像分类器的有效接收域有限的困难，评估结果显示 RoadTagger 模型在大规模实际数据和小规模合成数据上均取得了较高的推断精度和鲁棒性。

    Dec, 2019

  • 通过连接性和分割的联合学习进行道路网络的细粒度提取

    本研究提出了一个堆叠多任务网络，在保持连通性正确性的同时，端到端地分割道路。在网络中，引入了全局感知模块来增强像素级道路特征表示并消除空中图像的干扰背景；增加了与道路方向相关的连通性任务，以确保网络保持道路片段的图级关系。我们还开发了一种堆叠多头结构，以共同学习和有效利用连通性学习和分割学习之间的相互信息。我们在三个公共遥感数据集上评估了所提出网络的性能。实验结果表明，该网络在道路分割准确性和连通性维护方面优于现有方法。

    Dec, 2023

  • 利用众包 GPS 数据从航空图像中提取道路

    该研究提出了利用众包 GPS 数据来改进和支持通过航拍图像提取道路的方法，并通过新颖的数据增强、GPS 呈现和一维转置卷积技术，比以前的竞争获胜模型提高了近 5%，并且在预测新的区域时具有更好的稳健性，无需任何新的训练数据或领域适应。

    May, 2019

  • 卷积循环网络用于道路边界提取

    本文介绍了一种全自动的深度学习方法，用于从 LiDAR 和相机图像中提取驾驶道路边界的拓扑结构，通过结构的全卷积网络和卷积循环网络，本方法可获得高精度和召回率的驾驶道路拓扑结构。

    Dec, 2020

  • 使用多模态数据的人工智能驱动的道路网络预测

    本研究提出了一种创新的深度学习自动道路检测方法，通过融合低分辨率卫星图像和 GPS 轨迹数据的策略，对早期和后期融合进行深入研究，并使用不同的融合设置评估基于深度学习的道路检测性能。研究结果显示，ResUnet 模型在道路提取任务中优于 U-Net 和 D-Linknet，以及使用低分辨率 Sentinel-2 数据的基准研究，从而为自动道路检测领域作出贡献，并为各种应用中的数据融合方法提供了新的见解。

    Dec, 2023

  • 从在线地图学习航空图像分割

    本文研究了使用卫星图像语义分割实现自动生成地图的问题。通过使用不同的训练数据集进行对比分析，文章指出采用大规模公开标注来取代部分手动标注可以显著降低成本且不影响语义分割效果

    Jul, 2017

  • 使用联网车辆数据和深度学习模型自动提取相关道路基础设施

    通过利用车联网数据和深度学习模型，在道路基础设施映射方面取得了显著的成果，提出了一种基于 geohashing 和 YOLOv5 算法的自动识别路口的新方法，实验证明了该方法的高准确性和广泛应用前景。

    Aug, 2023

  • 大规模弱监督学习用于卫星图像中的道路提取

    使用深度学习从卫星图像中自动提取道路是传统手动制图的可行替代方案，本文提出了利用 OpenStreetMap 道路数据作为弱标签和大规模卫星图像进行预训练语义分割模型的方法，并且利用大规模预训练使模型具有更好的泛化能力。

    Sep, 2023