La d???tection des caract???ristiques routi???res ??? partir d'images de t???l???d???tection est cruciale pour le maintien d'un r???seau routier actualis??? et fiable, essentiel pour le transport, la planification des urgences et la navigation. Bien que les r???seaux neuronaux convolutionnels se soient r???v???l???s prometteurs pour l'automatisation de ce processus, les m???thodes existantes sacrifient souvent la pr???cision ??? la complexit???. Cette ???tude vise ??? d???velopper une m???thode pr???cise d'extraction des ...
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La d???tection des caract???ristiques routi???res ??? partir d'images de t???l???d???tection est cruciale pour le maintien d'un r???seau routier actualis??? et fiable, essentiel pour le transport, la planification des urgences et la navigation. Bien que les r???seaux neuronaux convolutionnels se soient r???v???l???s prometteurs pour l'automatisation de ce processus, les m???thodes existantes sacrifient souvent la pr???cision ??? la complexit???. Cette ???tude vise ??? d???velopper une m???thode pr???cise d'extraction des routes sans sacrifier l'efficacit??? des calculs. Nous proposons un r???seau neuronal de segmentation s???mantique combinant l'apprentissage par transfert et l'architecture U-net avec une complexit??? minimale. Des techniques de post-traitement sont utilis???es pour am???liorer la qualit??? des r???sultats. Notre m???thode atteint un score F1 de 0,83 et une pr???cision de 95,57 %, surpassant les autres mod???les sur l'ensemble de donn???es du Massachusetts. Cette approche d???montre des performances sup???rieures et une complexit??? de r???seau r???duite par rapport aux m???thodes existantes.
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