論文の概要: A Pipeline and NIR-Enhanced Dataset for Parking Lot Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13179v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 00:38:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-22 07:36:50.132284
• Title: A Pipeline and NIR-Enhanced Dataset for Parking Lot Segmentation
• Title（参考訳）: パーキングロットセグメンテーションのためのパイプラインとNIR強化データセット
• Authors: Shirin Qiam, Saipraneeth Devunuri, Lewis J. Lehe,
• Abstract要約: 本稿では、近赤外(NIR)チャネルを入力として使用するというアイデアと、衛星画像を用いた路外駐車場の予測を改善するための後処理技術を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6044444452278062
• License:
• Abstract: Discussions of minimum parking requirement policies often include maps of parking lots, which are time consuming to construct manually. Open source datasets for such parking lots are scarce, particularly for US cities. This paper introduces the idea of using Near-Infrared (NIR) channels as input and several post-processing techniques to improve the prediction of off-street surface parking lots using satellite imagery. We constructed two datasets with 12,617 image-mask pairs each: one with 3-channel (RGB) and another with 4-channel (RGB + NIR). The datasets were used to train five deep learning models (OneFormer, Mask2Former, SegFormer, DeepLabV3, and FCN) for semantic segmentation, classifying images to differentiate between parking and non-parking pixels. Our results demonstrate that the NIR channel improved accuracy because parking lots are often surrounded by grass, even though the NIR channel needed to be upsampled from a lower resolution. Post-processing including eliminating erroneous holes, simplifying edges, and removing road and building footprints further improved the accuracy. Best model, OneFormer trained on 4-channel input and paired with post-processing techniques achieves a mean Intersection over Union (mIoU) of 84.9 percent and a pixel-wise accuracy of 96.3 percent.
• Abstract（参考訳）: 最低限の駐車要件ポリシーに関する議論は、しばしば、手動で建設するのに時間がかかる駐車場の地図を含む。 このような駐車場のオープンソースデータセットは、特に米国の都市では少ない。 本稿では、近赤外(NIR)チャネルを入力として使用するというアイデアと、衛星画像を用いた路外駐車場の予測を改善するための後処理技術を紹介する。 1つは3チャンネル(RGB)、もう1つは4チャンネル(RGB + NIR)である。 データセットを使用して、セマンティックセグメンテーションのための5つのディープラーニングモデル(OneFormer、Mask2Former、SegFormer、DeepLabV3、FCN)をトレーニングし、パーキングピクセルと非パーキングピクセルを区別するために画像を分類した。 以上の結果から,NIRチャネルを低分解能からアップサンプリングする必要があるにもかかわらず,駐車場がしばしば草に囲まれているため,NIRチャネルの精度が向上したことが示唆された。 誤った穴の除去、エッジの簡素化、道路や建物のフットプリントの除去を含む後処理により精度が向上した。 最良のモデルであるOneFormerは、4チャンネル入力で訓練され、後処理技術と組み合わせることで、平均的なMIoU (Intersection over Union) は84.9%、ピクセル単位の精度は96.3%となる。

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