深度卷积神经网络在航空影像屋顶检测中的应用
计算机视觉与模式识别
2019-10-31 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
作为世界上最具破坏性的灾害之一，地震造成死亡、受伤、破坏以及对受影响区域的巨大损害。震后检测建筑以响应重建与损失评估具有重要意义。在本研究中，我们提出一种基于卷积神经网络（CNN）的自动屋顶检测方法，以提取基督城（Christchurch）市中的建筑，并调整超参数以从航空影像中检测小型独立住宅。实验结果表明，我们的方法能有效且准确地检测和分割建筑，并具有竞争性性能。
引用
@article{arxiv.1910.13509,
title = {Deep convolutional neural network application on rooftop detection for aerial image},
author = {Mengge Chen and Jonathan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.13509},
year = {2019}
}
备注
4 pages, two figures