Формування датасету та автоматизоване створення плану будівель за аерофотозйомкою будівель
Вантажиться...
Файли
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
Using modern information technologies, a study was conducted to automate the creation of building plans based on
aerial roof photography. The approach leverages image processing through neural networks, such as DETR and Vision
Transformers, enabling accurate identification and segmentation of building roofs. The primary goal is to create precise
urban development models for further use in geographic information systems and territorial planning. The proposed
method enhances the automation of urban infrastructure analysis and improves the accuracy of cartographic data.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Крижановський Є. М., Будяк В. О., Штельмах І. М. Формування датасету та автоматизоване створення плану будівель за аерофотозйомкою будівель // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22809.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (6)
- Qi Chen, Lei Wang, Yifan Wu, Guangming Wu, Zhiling Guo, Steven L. Waslander, TEMPORARY REMOVAL: Aerial imagery for roof segmentation: A large-scale dataset towards automatic mapping of buildings, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 147, 2019, Pages 42-55, ISSN 0924-2716, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.11.011.
- Q. Li et al., "Instance Segmentation of Buildings Using Keypoints," IGARSS 2020 - 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Waikoloa, HI, USA, 2020, pp. 1452-1455, doi: 10.1109/IGARSS39084.2020.9324457.
- Guo M, Liu H, Xu Y, Huang Y. Building Extraction Based on U-Net with an Attention Block and Multiple Losses. Remote sensing (Basel, Switzerland). 2020;12(9):1400-. doi:10.3390/rs12091400
- Sariturk, Batuhan, et al. "FEATURE EXTRACTION FROM SATELLITE IMAGES USING SEGNET AND FULLY CONVOLUTIONAL NETWORKS (FCN)." International Journal of Engineering and Geosciences, vol. 5, no. 3, Oct. 2020, pp.
- Gaston Lenczner, Adrien Chan-Hon-Tong, Bertrand Le Saux, Nicola Luminari, Guy Le Besnerais. DIAL: Deep Interactive and Active Learning for Semantic Segmentation in Remote Sensing. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 15, pp.3376 - 3389. ff10.1109/jstars.2022.3166551f, https://ieeexplore.ieee.org/document/9324457.
- Agustsson, E., et al.: Interactive full image segmentation by considering all regions jointly. In: CVPR. pp. 11622–11631. IEEE (2019).