راهکاری مبتنی بر شبکه های عصبی کاملا کانوولوشنی برای تشخیص هم زمان جاده ها و ساختمان ها در تصاویر هوایی
Publish place: Remote Sensing and Iran GIS، Vol: 13، Issue: 2
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 177
This Paper With 22 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_GIS-13-2_003
تاریخ نمایه سازی: 24 شهریور 1400
Abstract:
توسعه سیستم های خودکار تشخیص جاده و ساختمان در تصاویر هوایی همواره با چالش های مهمی مانند متفاوت بودن ظاهر ساختمان ها، تغییرات روشنایی، زاویه تصویربرداری و فشرده و چگال بودن جاده ها و ساختمان ها در نواحی شهری روبه روست. در چند سال اخیر، استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی چندلایه (شبکه های عصبی عمیق) مورد توجه بسیاری از پژوهشگران این حوزه (و حوزه های مشابه) قرار گرفته و نتایج خیره کننده ای با به کارگیری آنها حاصل شده است. باوجوداین، به دلیل استفاده از لایه های کاملا متصل در راهکار های داده شده، میانگین مدت زمان پردازش هنوز بسیار زیاد است و مدل ساخته شده نیز به سرعت دچار پدیده بیش برازش می شود. علاوه براین، در بیشتر روش های پیشنهادی، برای تفسیر تصاویر هوایی براساس چنین راهکاری از رویکرد تک کلاس استفاده شده است. به عبارتی، تشخیص جاده ها و ساختمان ها از عوارض طبیعی به طور هم زمان امکان پذیر نیست و لازم است مدل های جداگانه ای برای تشخیص هریک از آنها ایجاد شود. هدف اصلی، در این پژوهش، طراحی معماری جدیدی است که مدل ساخته شده با استفاده از آن بتواند، هم زمان، جاده ها و ساختمان ها را از عوارض طبیعی تشخیص دهد و به این ترتیب، پیچیدگی عمل طبقه بندی را به حداقل برساند. همچنین، در طراحی معماری پیشنهادی، حذف لایه های کاملا متصل از معماری چندلایه ای مرسوم و در نتیجه، کاهش میانگین مدت زمان پردازش مورد توجه قرار گرفته است. نتایج آزمایش های انجام گرفته روی بانک تصاویر هوایی ماساچوست نشان می دهد عملکرد معماری پیشنهادی %۳۸ سریع تر از دیگر روش های مبتنی بر شبکه های عصبی چندلایه بوده است و دقت تشخیص را به طور میانگین، %۲ افزایش می دهد.
Keywords:
یادگیری عمیق , شبکه های عصبی مصنوعی , شبکه های عصبی کانوولوشنی , تصاویر هوایی , شناسایی جاده , شناسایی ساختمان , شناسایی عوارض طبیعی , هوش مصنوعی
Authors
ناصر فرج زاده
دانشیار دانشکده فناوری اطلاعات و مهندسی کامپیوتر، دانشگاه شهید مدنی آذربایجان، تبریز
هیوا ابراهیم زاده
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشکده فناوری اطلاعات و مهندسی کامپیوتر، دانشگاه شهید مدنی آذربایجان، تبریز
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :