Automatic Moving Vehicles Information Extraction From Single-Pass WorldView-2 Imagery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle