AUTOMATIZAÇÃO DA EXTRACÇÃO DE CARACTERÍSTICAS RODOVIÁRIAS A PARTIR DE IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO
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Este estudo tem como objetivo desenvolver um método preciso de extração de estradas sem sacrificar a eficiência computacional. Propomos uma rede neural de segmentação semântica que combina a aprendizagem por transferência e a arquitetura U-net com uma complexidade mínima.
São utilizadas técnicas de pós-processamento para melhorar a qualidade dos resultados. O nosso método atinge uma pontuação F1 de 0,83 e uma precisão de 95,57%, superando outros modelos no conjunto de dados de Massachusetts.
Esta abordagem demonstra um desempenho superior e uma complexidade de rede reduzida em comparação com os métodos existentes. .
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