机器学习计算机视觉在加州橙县空间 AI 对象识别中的应用
计算机视觉与模式识别
2023-03-15 v1 机器学习
摘要
我们为加州橙县提供使用 AI 机器学习与计算机视觉算法的空间对象识别与位置检测的综合系统自动化方法。我们描述多传感器高分辨率野外数据获取及野外后处理与预分析处理任务的全面方法论。我们开发一系列将卷积深度神经网络学习与 360{\deg} 等距矩形全景图像中检测对象定位估计相集成的算法公式与工作流。我们提供在橙县两区域处理超过 80 万全景图像主方向的应用处理示例,并给出停车标志与消防栓对象识别的检测结果。我们讨论方法的效率与有效性,及与该方法的性能与对未来技术创新(包括空间数据与公共资产清册自动化及近实时 AI 野外数据系统)影响的更广泛推论。
引用
@article{arxiv.2303.07560,
title = {Machine Learning Computer Vision Applications for Spatial AI Object Recognition in Orange County, California},
author = {Kostas Alexandridis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07560},
year = {2023}
}
备注
24 pages, 15 figures, 8 tables