Uzaktan algılanan görüntülerde bina yoğunluğu kestirimi için derin öğrenme
Künye
Suberk, N. T. & Ateş, H. F. (2019). Deep learning for building density estimation in remotely sensed imagery. Paper presented at the 423-428. doi:10.1109/UBMK.2019.8907133Özet
Bu bildiri, derin öğrenme yöntemleri uygulayarak uzaktan algılamalı optik görüntülerde bina yoğunluğunun noktasal olarak kestirilmesi ile ilgilidir. Bu çalışma kapsamında, evrişimsel sinir ağına (ESA) dayalı derin öğrenme yöntemlerine başvurulmuştur. Önceden eğitilmiş, VGG-16 ve FCN-8s derin mimarileri bu probleme uyarlanmış ve ince ayar verilerek eğitilmiştir. Kestirilen değerler yerleşim bölgelerinde bina yoğunluk haritası oluşturmak için kullanılmıştır. Her iki mimarinin karşılaştırmalı benzetim sonuçları, güdümlü eğitim için binaları gösteren detaylı haritalara ihtiyaç duyulmadan hassas yoğunluk kestirimi yapılabileceğini göstermektedir. This paper is about point-wise estimation of building density from remote sensing optical imagery using deep learning methods. Convolutional neural network (CNN) based deep learning approaches are used for this work. Pre-trained VGG-16 and FCN-8s deep architectures are adapted to the problem and fine-tuned with additional training. Estimated values are used to generate building heat maps in urban areas. Comparative simulation results of the two architectures reveal that accurate density estimation is possible without the need for detailed maps of building locations during supervised training.
Kaynak
2019 4th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK)Koleksiyonlar
Aşağıdaki lisans dosyası bu öğe ile ilişkilidir:
İlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
Evaluative, inclusive, participatory: Developing a new language with children for school building design
Manahasa, Odeta; Özsoy, Ahsen; Manahasa, Edmond (Elsevier Ltd, 2021-01-15)This paper emphasises the attribute of Post Occupancy Evaluation (POE) in school (re) design by extending the research toward genuine participation and evaluation. It aims to re-conceptualise “child’s participation” through ... -
Pros and cons of using building information modeling in the AEC industry
Seyis Kazazoğlu, Senem (ASCE-AMER Soc Civil Engineers, 2019-08-01)Although a plethora of studies on building information modeling (BIM) have been conducted in the last decade, none of the previous studies collate and/or prioritize the benefits, risks, and challenges of BIM based on the ... -
Disaster damage assessment for buildings using self-similarity descriptor
Kahraman, Fatih; İmamoğlu, Mümin; Ateş, Hasan Fehmi (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc, 2015)Assessment of damage caused by an earthquake is significant for coordinating emergency response teams and planning emergency aid. In this study, a robust method is proposed for detecting damaged buildings using pre- and ...