Kartläggning av vägnät är för närvarande både kostsamt och arbetsintensivt. Högupplösta flygbilder ger en lovande väg att automatiskt sluta sig till ett vägnät. Tidigare arbete använder konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att upptäcka vilka pixlar som hör till en väg (segmentering), och sedan använder komplexa efterbehandling heuristik för att infer graf anslutning. Vi visar att dessa segmenteringsmetoder har höga felfrekvenser eftersom bullriga CNN-utgångar är svåra att korrigera. Vi föreslår RoadTracer, en ny metod för att automatiskt konstruera exakta vägnätskartor från flygbilder. RoadTracer använder en iterativ sökningsprocess som styrs av en CNN-baserad beslutsfunktion för att härleda vägnätets graf direkt från CNN-utgången. Vi jämför vårt tillvägagångssätt med en segmenteringsmetod på femton städer, och finner att med en felfrekvens på 5% fångar RoadTracer rätt 45% fler korsningar över dessa städer.
Road-Tracer REF använder en iterativ sökningsprocess som styrs av en CNN-baserad beslutsfunktion för att härleda vägnätets graf direkt från CNN-utgången.
RoadTracer: Automatic Extraction of Road Networks from Aerial Images
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}