論文の概要: AI Powered Road Network Prediction with Multi-Modal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17040v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 14:31:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-29 16:13:45.112001
- Title: AI Powered Road Network Prediction with Multi-Modal Data
- Title（参考訳）: マルチモーダルデータを用いたAIによる道路ネットワーク予測
- Authors: Necip Enes Gengec, Ergin Tari, Ulas Bagci
- Abstract要約: 本研究では,低解像度衛星画像とGPSトラジェクトリデータの両方を利用する融合戦略を用いて,ディープラーニングを用いた道路自動検出のための革新的なアプローチを提案する。
我々は,早期と後期の融合戦略を厳密に検討し,異なる融合設定を用いて深層学習に基づく道路検出性能を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9426448361599084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study presents an innovative approach for automatic road detection with
deep learning, by employing fusion strategies for utilizing both
lower-resolution satellite imagery and GPS trajectory data, a concept never
explored before. We rigorously investigate both early and late fusion
strategies, and assess deep learning based road detection performance using
different fusion settings. Our extensive ablation studies assess the efficacy
of our framework under diverse model architectures, loss functions, and
geographic domains (Istanbul and Montreal). For an unbiased and complete
evaluation of road detection results, we use both region-based and
boundary-based evaluation metrics for road segmentation. The outcomes reveal
that the ResUnet model outperforms U-Net and D-Linknet in road extraction
tasks, achieving superior results over the benchmark study using low-resolution
Sentinel-2 data. This research not only contributes to the field of automatic
road detection but also offers novel insights into the utilization of data
fusion methods in diverse applications.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,低解像度衛星画像とGPSトラジェクトリデータの両方を利用する融合戦略を用いて,ディープラーニングを用いた道路自動検出の革新的な手法を提案する。
我々は,早期と後期の融合戦略を精査し,異なる融合設定を用いて深層学習に基づく道路検出性能を評価する。
本研究は,多様なモデルアーキテクチャ,損失関数,地理的領域(イスタンブールとモントリオール)におけるフレームワークの有効性を評価する。
道路検出結果の偏りのない完全評価のために, 道路区分に地域ベースと境界ベースの両方の評価指標を用いる。
その結果、resunetモデルは道路抽出タスクにおいてu-netおよびd-linknetよりも優れており、低分解能sentinel-2データを用いたベンチマーク研究よりも優れた結果を得た。
本研究は,自動道路検出の分野に貢献するだけでなく,多様なアプリケーションにおけるデータ融合手法の利用に関する新たな知見を提供する。
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