Vi föreslår en bildmärkningsmetod för LIDAR-intensitetsbild som erhålls av Mobile Mapping System (MMS) med hjälp av K-Nearest Neighbor (KNN) av funktionen som erhålls av Convolutional Neural Network (CNN). Bildmärkning tilldelar etiketter (t.ex. väg, korsning och vägaxel) till semantiska regioner i en bild. Eftersom CNN är effektivt för olika bildigenkänningsuppgifter, försöker vi använda funktionen CNN (Caffenet) förtränad av ImageNet. Vi använder 4 096-dimensionella funktioner på fc7-skiktet i Caffenet som deskriptor för en region eftersom funktionen på fc7-skiktet har effektiv information för objektklassificering. Vi extraherar funktionen av Caffenet från regioner som beskärs från bilder. Eftersom likheten mellan egenskaper återspeglar likheten mellan innehållet i regioner, kan vi välja topp K liknande regioner som beskärs från utbildningsprover med en testregion. Eftersom regioner i utbildningsbilder har manuellt kommenterade marksanningsetiketter, röstar vi på de etiketter som fästs på topp K liknande regioner i testregionen. Klassetiketten med maximalt antal röster tilldelas varje pixel i testbilden. I experiment använder vi 36 LIDAR-intensitetsbilder med marksanningsetiketter. Vi delar in 36 bilder i träning (28 bilder) och testuppsättningar (8 bilder). Vi använder klassens genomsnittliga noggrannhet och pixelvis noggrannhet som utvärderingsåtgärder. Vår metod kunde tilldela samma märkning som människor i 97,8% av pixlarna i test LIDAR intensitet bilder.
För att lösa problemet föreslog vi en segmenteringsmetod REF med hjälp av lokala regioner som beskärs från LiDAR-intensitetsbilder.
IMAGE LABELING FOR LIDAR INTENSITY IMAGE USING K-NN OF FEATURE OBTAINED BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}