2019년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝을 이용한 항공 영상에서의 도로 인식 |
| 영문제목(English Title) |
Road Recognition in Aerial Images Using Deep Learning |
| 저자(Author) |
정유석
윤형진
조정원
이민혜
이창우
Yu-seok jeong
Hyeong-jin Youn
Jeong-won Jo
Min-hye Lee
Chang-woo Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0622 ~ 0623 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
도로 영역 인식에 대한 방법은 딥러닝을 통해 많은 방법으로 시도되었다. 본 논문은 u-net을 이용하여 고해상도 항공 이미지에서 도로 영역에 대한 부분을 검출한다. 검출 및 상황에 따른 도로 인식률을 올리기 위하여 도로 위의 모든 객체를 추출한 데이터와 도로 전체를 통합한 데이터를 이용하여 비교 진행하였다. U-net에서 도로의 직선적인 형태를 검출하기 위해 반복적인 패턴 형태에 좋은 성능을 내는 미러링 패딩이 아닌 제로 패딩으로 변경하였다. 도로 위의 모든 객체를 제외하여 진행하는 것이 더 선명하고 정확한 결과를 보여주었다. |
영문내용
(English Abstract) |
The method for road area recognition has been tried in many ways through deep learning. This paper uses u-net to detect parts of road area in high resolution aerial image. In order to increase the road recognition rate according to detection and situation, all objects on the road were compared with the data extracted from the road as a whole. In order to detect the straight-line shape of the road on U-net, it was changed to zero padding rather than mirroring padding, which gives good performance to repetitive pattern forms. The process of excluding all objects on the road showed clearer and more accurate results. |
| 키워드(Keyword) |
segmentation
u-net
GeoAI
도로 인식
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