論文の概要: Superpixel-Based Building Damage Detection from Post-earthquake Imagery Using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04744v5
• Date: Sun, 19 Jan 2025 01:11:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:56:03.371627
• Title: Superpixel-Based Building Damage Detection from Post-earthquake Imagery Using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いた地震後の建物被害検出
• Authors: Jun Wang,
• Abstract要約: 地震後の被害検知は, 効果的な緊急対応行動の開始に不可欠である。 本稿では,Deep Neural Networks (DNN) と修正セグメンテーション手法を組み合わせた,新しいスーパーピクセルベースのアプローチを提案する。 2015年ネパール地震のWorldView-2画像による実験結果から,本手法の有効性と有効性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.527607790666018
• License:
• Abstract: Building damage detection after natural disasters like earthquakes is crucial for initiating effective emergency response actions. Remotely sensed very high spatial resolution (VHR) imagery can provide vital information due to their ability to map the affected buildings with high geometric precision. However, we suffer from suboptimal performances in detecting damaged buildings due to earthquakes. This paper presents a novel superpixel based approach incorporates Deep Neural Networks (DNN) with a modified segmentation method, for more precise building damage detection from VHR imagery. Firstly, a modified Fast Scanning and Adaptive Merging method is extended to create initial over-segmentation. Secondly, the segments are properly merged based on the Region Adjacent Graph (RAG). Thirdly, a pre-trained DNN using Stacked Denoising Auto-Encoders (SDAE-DNN) is presented, to exploit the rich semantic features for building damage detection. Experimental results on a WorldView-2 imagery from Nepal Earthquake of 2015 demonstrate the feasibility and effectiveness of our method, which could boost detection accuracy through learning more intrinsic and discriminative features, which outperforms other methods using alternative classifiers.
• Abstract（参考訳）: 地震などの自然災害後の被害検知は, 効果的な緊急対応行動の開始に不可欠である。 リモートセンシングされた超高空間分解能(VHR)画像は、影響を受ける建物を高い幾何学的精度でマッピングできるため、重要な情報を提供することができる。 しかし, 被害を受けた建物を地震で検出する際の最適下地性能に悩まされている。 本稿では,VHR画像からより正確な建物損傷検出を行うために,DNN(Deep Neural Networks)と修正セグメンテーション手法を組み合わせた新しいスーパーピクセルベースのアプローチを提案する。 まず、修正されたFast Scanning and Adaptive Mergingメソッドを拡張して、初期オーバーセグメンテーションを生成する。 次に、領域隣接グラフ(RAG)に基づいて、セグメントを適切にマージする。 第3に,スタックド・デノナイジング・オート・エンコーダ(SDAE-DNN)を用いた事前学習DNNを提示し,損傷検出のためのリッチなセマンティック機能を利用する。 2015年ネパール地震のWorldView-2画像による実験結果から,本手法が本質的,識別的特徴を学習することにより,検出精度を高めることが可能であり,他の手法よりも優れていることが示された。

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