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J-GLOBAL ID：202102272584430195   整理番号：21A2437203

深層学習と高さ推定に基づく斜めリモートセンシング画像における建築物ターゲットのための地理位置アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Geo-Location Algorithm for Building Targets in Oblique Remote Sensing Images Based on Deep Learning and Height Estimation

著者 (6件)： Cai Yiming (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China) ,  Cai Yiming (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Ding Yalin (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China) ,  Zhang Hongwen (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China) ,  Xiu Jihong (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China) ,  Liu Zhiming (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 15  ページ： 2427  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一空中リモートセンシング画像の地理的位置決めの精度を改善するために,画像における建築物の高さ情報を考慮する必要がある。斜めリモートセンシング画像は,本質的に二次元画像であり,従来の位置決めアルゴリズムが直接建物を位置決めするために使用されるならば,大きな位置決め誤差を生じる。この問題に取り組むために,本研究では,リモートセンシング画像における建築物の位置を自動的に検出する畳込みニューラルネットワークを用いた。さらに,それは,V4(YOLO V4)の1回だけのYouだけに基づく斜め空中リモートセンシング画像のための自動建築認識アルゴリズムを最適化する。本研究はまた,建物目標のための位置決めアルゴリズムを提案し,建物の高さを推定するために画像角度を用いて,空間座標変換マトリックスを結合して,目標建築物の高精度地理位置を計算した。シミュレーション解析は,従来の位置決めアルゴリズムが必然的に建築目標の位置決めにおいて大きな誤差に導くことを示した。目標高さが50mで,画像角度が70であるとき,位置決め誤差は14.89mであった。飛行試験は,本研究で確立したアルゴリズムが,目標高さの差に依存して,約20%50%の建築目標の位置決め精度を改良できることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  飛行試験 ,  誤差解析 ,  位置決め ,  地理学 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： 変換行列 ,  高精度 ,  標高 ,  二次元画像 ,  *リモートセンシング画像 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： リモートセンシング ,  目標のジオロケーション ,  建築目標 ,  標高エラー ,  深層学習 ,  誤差解析

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (21件)：

• Sohn, S.; Lee, B.; Kim, J.; Kee, C. Vision-Based Real-Time Target Localization for Single-Antenna GPS-Guided UAV. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 2008, 44, 1391-1401.
• Li, H.; Li, X.; Ding, W.; Huang, Y. Metadata-Assisted Global Motion Estimation for Medium-Altitude Unmanned Aerial Vehicle Video Applications. Remote Sens. 2015, 7, 12606-12634.
• Wang, X.; Liu, J.; Zhou, Q. Real-Time Multi-Target Localization from Unmanned Aerial Vehicles. Sensors 2017, 17, 33.
• Sun, C.; Ding, Y.; Wang, D.; Tian, D. Backscanning Step and Stare Imaging System with High Frame Rate and Wide Coverage. Appl. Opt. 2015, 54, 4960-4965.
• Stich, E.J. Geo-pointing and threat location techniques for airborne border surveillance. In Proceedings of the IEEE Int. Conf. on Technologies for Homeland Security (HST 2013), Waltham, MA, USA, 12-14 November 2013; pp. 136-140.

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層学習 ,  高さ ,  推定 ,  リモートセンシング画像 ,  建築物 ,  ターゲット ,  地理位置 ,  アルゴリズム