AUTOMATIZACIÓN DE LA EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS VIALES A PARTIR DE IMÁGENES DE ALTA RESOLUCIÓN
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La detección de características de las carreteras a partir de imágenes de teledetección es crucial para mantener una red de carreteras actualizada y fiable, esencial para el transporte, la planificación de emergencias y la navegación. Aunque las redes neuronales convolucionales han demostrado ser prometedoras en la automatización de este proceso, los métodos existentes a menudo sacrifican precisión por complejidad. Este estudio pretende desarrollar un método preciso de extracción de carreteras sin sacrificar la eficiencia computacional. Proponemos una red neuronal de segmentación s...
La detección de características de las carreteras a partir de imágenes de teledetección es crucial para mantener una red de carreteras actualizada y fiable, esencial para el transporte, la planificación de emergencias y la navegación. Aunque las redes neuronales convolucionales han demostrado ser prometedoras en la automatización de este proceso, los métodos existentes a menudo sacrifican precisión por complejidad. Este estudio pretende desarrollar un método preciso de extracción de carreteras sin sacrificar la eficiencia computacional. Proponemos una red neuronal de segmentación semántica que combina el aprendizaje por transferencia y la arquitectura U-net con una complejidad mínima. Se emplean técnicas de postprocesado para mejorar la calidad de los resultados. Nuestro método alcanza una puntuación F1 de 0,83 y una precisión del 95,57%, superando a otros modelos en el conjunto de datos de Massachusetts. Este enfoque demuestra un rendimiento superior y una complejidad de red reducida en comparación con los métodos existentes.
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