Automatic Moving Vehicles Information Extraction From Single-Pass WorldView-2 Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Because of the sub-meter spatial resolution of very high resolution (VHR) optical satellite imagery, vehicles can be identified in this type of imagery. Further, because there is a time lag in image collection between the Panchromatic (Pan) and multispectral (MS) sensors onboard VHR satellites, a moving vehicle is observed by the satellite at slightly different times. Consequently, its velocity information including speed and direction can be determined. The higher spatial resolution and more spectral bands of WorldView-2 (WV2) imagery, compared to those of previous VHR satellites such as QuickBird and GeoEye-1, together with the new sensors' configuration of WV2, i.e., 4 bands on each side of the Pan sensor (MS1 and MS2), adds an opportunity to improve both moving vehicles extraction and the velocity estimation. In this paper, a novel processing framework is proposed for the automatic extraction of moving vehicles and determination of their velocities using single-pass WV2 imagery. The approach contains three major components: a) object-based road extraction, b) moving vehicle extraction from MS1 and MS2, and c) velocity estimation. The method was tested on two different areas of a WV2 image, a high speed and a low speed traffic zone. The method resulted in a correctness of 92% and a completeness of 77% for the extraction of moving vehicles. Furthermore, the estimated speeds and directions are very realistic and are consistent with the speed limits posted on the roads. The results demonstrate a promising potential for automatic and accurate traffic monitoring using a single image of WV2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».