基于AI的交互式卫星图像自动区域提取框架——SmartScan
计算机视觉与模式识别
2025-04-02 v1
摘要
持续甲烷监测系统的部署需要确定最优传感器的数量和位置。然而，规划工作繁琐，需大量场地布置和迭代以满足客户限制。当评估多个场地时，这一挑战会限制可扩展性。为此，我们引入SmartScan——一个自动化数据提取以实现最优传感器布置的AI框架。SmartScan利用交互式工具从卫星图像中识别感兴趣子空间，高效创建针对特定设施的约束集合。SmartScan采用Segment Anything Model (SAM)，这是一种基于提示的变换器，用于零样本分割，使子空间提取无需显式训练。其 operate 于两种模式：(1) 数据精选模式，处理卫星图像以提取高质量子空间，利用SAM的交互式提示系统；(2) 自主模式，用户精选的提示训练深度学习网络以取代手动提示，实现子空间提取的完全自动化。该交互式工具亦用于质量控制，允许用户细化AI生成的输出并按需生成额外约束集合。凭借AI驱动的提示机制，SmartScan实现高吞吐量、高质量子空间提取，人工干预最小，提升可扩展性和效率。其模块化设计适用于从超高分辨率卫星图像中提取各类感兴趣区域。
引用
@article{arxiv.2504.00200,
title = {SmartScan: An AI-based Interactive Framework for Automated Region Extraction from Satellite Images},
author = {Savinay Nagendra and Kashif Rashid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.00200},
year = {2025}
}