Sammanfattning av denna webbsida: Traditionella metoder för att upptäcka och kartlägga bruksstolpar är ineffektiva och kostsamma på grund av efterfrågan på visuell tolkning med kvalitetsdatakällor eller intensiv fältbesiktning. Tillkomsten av djupinlärning för objektdetektering ger en möjlighet att upptäcka verktygsstolpar från optiska bilder. I denna studie föreslog vi att man skulle använda en djupinlärningsbaserad metod för att automatiskt kartlägga vägstolpar med överarm (UPC) från Google Street View (GSV) bilder. Metoden kombinerar den state-of-the-art DL objekt detektionsalgoritm (dvs. RetinaNet objekt detektionsalgoritm) och en modifierad brute-force-baserad linje-av-bärande (LOB, en LOB står för strålen mot platsen för målet [UPC på här] från den ursprungliga platsen för sensorn [GSV mobil plattform]) mätmetod för att uppskatta platserna för upptäckta väg UPC från GSV. Experimentella resultat indikerar att: (1) både den genomsnittliga precisionen (AP) och den totala noggrannheten (OA) är omkring 0,78 när tröskeln för skärningspunkt-över-union (IoU) är större än 0,3, baserat på testning av 500 GSV-bilder med ett totalt antal 937 objekt; och (2) cirka 2,6%, 47%, och 79% av uppskattade platser för allmännyttiga poler är inom 1 m, 5 m, respektive 10 m buffertzoner, runt de referens platser för bruksstolpar. I allmänhet visar denna studie att även i en komplex bakgrund, de flesta allmännyttiga poler kan upptäckas med användning av DL, och LOB mätmetoden kan uppskatta platserna för de flesta UPC.
I REF föreslås en metod för att upptäcka och lokalisera stolpar i Google street-view panorama med hjälp av objektdetektorer tillsammans med en modifierad brute-force linje-av-bärande metod för att uppskatta stolpe platser.
Using Deep Learning to Identify Utility Poles with Crossarms and Estimate Their Locations from Google Street View Images
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}