一种利用先验信息实现自动精确地理空间目标识别的标签校正算法
图像与视频处理
2021-12-14 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
数千幅扫描的历史地形图包含跨越长时间段的宝贵信息，例如一个地区的水系如何随时间变化。高效解锁这些地图中的信息需要训练一个地理空间目标识别系统，其需要大量标注数据。将地理参考外部矢量数据根据其坐标与地形图叠加，可自动标注地图中所需目标的位置。然而，由于地形图的出版年份与坐标投影系统不同于外部矢量数据，直接叠加两者会导致错位与错误标注。我们提出一种标签校正算法，利用地图的颜色信息与外部矢量数据的先验形状信息来减少错位与错误标注。实验表明，所提算法的标注精度比最先进（state-of-the-art）算法的标注高 10%。因此，使用所提算法标注的识别结果比使用最先进算法标注的识别结果正确率高 9%。
引用
@article{arxiv.2112.05794,
title = {A Label Correction Algorithm Using Prior Information for Automatic and Accurate Geospatial Object Recognition},
author = {Weiwei Duan and Yao-Yi Chiang and Stefan Leyk and Johannes H. Uhl and Craig A. Knoblock},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.05794},
year = {2021}
}