RoadTracer：从航拍图像中自动提取道路网络
计算机视觉与模式识别
2018-04-30 v2
摘要
绘制道路网络目前既昂贵又耗费人力。高分辨率航拍图像为自动推断道路网络提供了一条有前景的途径。先前的工作使用卷积神经网络（CNNs）来检测哪些像素属于道路（分割），然后使用复杂的后处理启发式方法推断图连通性。我们表明这些分割方法误差率较高，因为噪声 CNN 输出难以纠正。我们提出 RoadTracer，一种从航拍图像自动构建精确道路网络地图的新方法。RoadTracer 使用由基于 CNN 的决策函数引导的迭代搜索过程，直接从 CNN 的输出推导道路网络图。我们在十五个城市上将我们的方法与一种分割方法进行比较，发现以 5% 误差率计，RoadTracer 在这些城市中正确捕获的路口多出 45%。
引用
@article{arxiv.1802.03680,
title = {RoadTracer: Automatic Extraction of Road Networks from Aerial Images},
author = {Favyen Bastani and Songtao He and Sofiane Abbar and Mohammad Alizadeh and Hari Balakrishnan and Sanjay Chawla and Sam Madden and David DeWitt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03680},
year = {2018}
}
备注
CVPR 2018