[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2525115

مقالات منتشر شده: 636
نرخ پذیرش: 73.55
نرخ رد: 17.73

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 193 روز
____
..
:: دوره 13، شماره 2 - ( 9-1402 ) ::
دوره 13 شماره 2 صفحات 28-15 برگشت به فهرست نسخه ها
شناسایی خودکار خودرو از تصاویر ماهواره ای گوگل ارث بر مبنای شبکه های عصبی یادگیری عمیق تک مرحله ای آشکارساز شیئ
مصطفی کابلی زاده* ، محمد عباسی
چکیده:   (378 مشاهده)
شبکه حمل و نقل جاده‌­ای و شهری زندگی روزمره ما را برای مسیریابی بهینه تسهیل می­‌کنند. در شبکه معابر، مدیریت ترافیک یکی از چالش­‌های اصلی مدیران است. در این خصوص اولین گام برآورد تراکم­ خودروها در سطح شبکه معابر شهری می­‌باشد. برآورد تعداد خودروها یا سطح اشغال خودروها در سطح کل شهر، با درنظر گرفتن زمان و هزینه کمتر، فقط با تصاویر ماهواره‌­ای امکان­پذیر است. در این راستا، در این پژوهش از تصاویر ماهواره‌­ای با قدرت تفکیک مکانی بالای در دسترس و قابل دانلود سامانه گوگل ارث استفاده شده‌است. برای شناسایی موقعیت خودروها از روش مبتنی بر یادگیری عمیق تک مرحله‌­ای با معماری RetinaNet و بر اساس شبکه‌­های عصبی باقیمانده با تعداد لایه 18، 34 و 50 استفاده شده است. برای داده­‌های آموزشی موقعیت خودروها با جعبه­‌های مرزی مشخص شده و سپس تصاویر ماهواره­ای با ابعاد 128 در 128 پیکسل و گام 64 پیکسل بریده شده‌است. از کل داده­‌های آموزشی 80 درصد برای آموزش و 20 درصد برای اعتبارسنجی به صورت تصادفی استفاده شده‌است. مدل­‌ها در 50 دوره تکرار و با میانگین دقت بالای 7/0 آموزش داده شده‌­اند. برای ارزیابی مدل­‌های آموزش دیده از تصاویر ماهواره‌­ای حاوی بیش از 15000 خودرو استفاده گردید. پارامتر امکان همپوشانی روش سرکوب غیرحداکثری 25 درصد اعمال شده‌است. نتیجه نهایی نشان می­‌دهد که استفاده از مدل پیشنهادی در شناسایی خودروها دارای دقت مناسبی می‌­باشد. مدل آشکارساز RetinaNet با شبکه یادگیری عمیق باقیمانده دارای50 لایه از نظر معیار میانگین دقت با 87/0، معیار دقت با 7/0، معیار بازیابی با 99/0 و معیارF1 با 82/0 بهترین عملکرد را داشته‌است. چالش اصلی مدل­های پیشنهادی در مناطق دارای تراکم بالای خودور می­‌باشد، که امکان تشخیص دقیق تعداد خودروها را بدلیل اندازه فاصله نمونه‌­برداری زمینی تصاویر ماهواره‌­ای کاهش می‌­دهد اما سطح اشغال را بهتر برآورد می­‌کند.
 
شماره‌ی مقاله: 2
واژه‌های کلیدی: یادگیری عمیق، تصاویر ماهواره‌ای، RetinaNet، شبکه های باقیمانده، گوگل ارث.
متن کامل [PDF 1238 kb]   (126 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1401/8/7
فهرست منابع
1. Benjdira, B., Khursheed, T., Koubaa, A., Ammar, A. and Ouni, K. (2018) "Car Detection using Unmanned Aerial Vehicles: Comparison between Faster R-CNN and YOLOv3." arXiv preprint arXiv:1812.10968. [DOI:10.1109/UVS.2019.8658300]
2. Duarte, D., Nex, F., Kerle, N. and Vosselman, G. (2018) "Satellite Image Classification of Building Damages using Airborne and Satellite Image Samples in a Deep Learning Approach." Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Riva del Garda, Italy, 4-7, Volume IV-2, PP. 89-96. [DOI:10.5194/isprs-annals-IV-2-89-2018]
3. Audebert, N., Le Saux, B. and Lef'evre, S. (2017) "Segment-beforedetect: Vehicle detection and classification through semantic segmentation of aerial images." Remote Sens., vol. 9, no. 4, PP. 368. [DOI:10.3390/rs9040368]
4. Yu, Y., Gu, T., Guan, H., Li, D. and S. Jin, (2019) "Vehicle detection from high-resolution remote sensing imagery using convolutional capsule networks." IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 16, no. 12, PP. 1894-1898. [DOI:10.1109/LGRS.2019.2912582]
5. Mattyus, G., Wang, S., Fidler, S. and Urtasun, R. (2015) "Enhancing roads maps by parsing aerial images around the world." In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, Santiago, Chile, 7-13 December 2015; PP. 1689-1697. [DOI:10.1109/ICCV.2015.197]
6. Chen, G., Wang, H., Chen, K., Li, Z., Song, Z., Liu, Y., Chen, W. and Knoll, A. (2020) "A survey of the four pillars for small object detection: Multiscale representation, contextual information, super-resolution, and region proposal." IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems.
7. Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., Malik, J. and Malik, J. (2014) "Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation." In Proceedings of the 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Columbus, OH, USA, 23-28; PP. 580-587. [DOI:10.1109/CVPR.2014.81]
8. Ren, S., He, K., Girshick, R.B. and Sun, J. (2015) "Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks." corr abs/1506.01497, arXiv preprint arXiv:1506.01497.
9. Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, Y. and Berg, A. C. (2016) "SSD: Single shot multibox detector." in European conference on computer vision. Springer, PP. 21-37. [DOI:10.1007/978-3-319-46448-0_2]
10. Redmon, S., Divvala, R., Girshick, A. and Farhadi, A. (2016) "You only look once: Unified, real-time object detection," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, PP. 779-788. [DOI:10.1109/CVPR.2016.91]
11. Lin, T.Y., Goyal, P., Girshick, R., He, K. and Doll'ar, P. (2017) "Focal loss for dense object detection," in Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, PP. 2980-2988. [DOI:10.1109/ICCV.2017.324]
12. Yang, M.Y., Liao, W., LI, X. and Rosenhahn, B. (2018) "Deep learning for vehicle detection in aerial images." In: Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). PP. 3079-3083. [DOI:10.1109/ICIP.2018.8451454]
13. Douillard, A. (2020) "Detecting Cars from Aerial Imagery for the NATO Innovation Challenge." Available online: https://arthurdouillard.com/post/nato-challenge/.
14. Stuparu, D.G., Ciobanu, R.I. and Dobre, C. (2020) "Vehicle Detection in Overhead Satellite Images Using a One-Stage Object Detection Model." Sensors, 20, 6485. [DOI:10.3390/s20226485]
15. Van Etten, A. (2019) "Satellite imagery multiscale rapid detection with windowed networks." In Proceedings of the 2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Waikoloa Village, HI, USA, 7-11, PP. 735-743. [DOI:10.1109/WACV.2019.00083]
16. He, K., Zhang, X., Ren, S. and Sun, J. (2015) "Deep residual learning for image recognition." arXiv preprint arXiv:1512.03385, 2016. [DOI:10.1109/CVPR.2016.90]
17. Lin, T.Y., Doll'ar, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B. and Belongie, S. (2017) "Feature pyramid networks for object detection." in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, PP. 2117-2125. [DOI:10.1109/CVPR.2017.106]
18. Lin, T.Y., Maire, M., Belongie, S., Hays, J., Perona, P., Ramanan, D., Doll'ar P. and Zitnick, C.L. (2014) "Microsoft coco: Common objects in context", In European Conference on Computer Vision; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, pp. 740-755. [DOI:10.1007/978-3-319-10602-1_48]
19. Ren, S., He, K., Girshick, R. and Sun, J. (2017) "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39, 1137-1149. [DOI:10.1109/TPAMI.2016.2577031]
20. Mansour, A., Hassan, A., Hussein, W. and Said, E. (2019) "Automated vehicle detection in satellite images using deep learning", 18th International Conference on Aerospace Sciences & Aviation Technology, 610(1):012027. doi:10.1088/1757-899X/610/1/012027 [DOI:10.1088/1757-899X/610/1/012027]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Kabolizadeh M, Abbasi M. Automatic vehicle identification from Google Earth satellite images based on single shot deep learning neural networks for object detection. JGST 2023; 13 (2) : 2
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1120-fa.html

کابلی زاده مصطفی، عباسی محمد. شناسایی خودکار خودرو از تصاویر ماهواره ای گوگل ارث بر مبنای شبکه های عصبی یادگیری عمیق تک مرحله ای آشکارساز شیئ. علوم و فنون نقشه برداری. 1402; 13 (2) :15-28

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1120-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 2 - ( 9-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology