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Enregistrement W2125491192 · doi:10.1109/tgrs.2003.813850

Road vectors update using SAR imagery: a snake-based method

2003· article· en· W2125491192 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAutomated Road and Building Extraction
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisNatural Resources CanadaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésComputer scienceSynthetic aperture radarArtificial intelligenceComputer visionFilter (signal processing)Process (computing)Speckle patternRadar imagingRadarRemote sensingGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents an approach for roads detection based on synthetic aperture radar (SAR) images and road databases. The vectors provided by the database are refined using active contours (snakes). In this framework, we firstly develop a restoration filter based on the frost filter achieving an acceptable compromise between speckle elimination and lines preserving. This is followed by a line plausibility calculation step which is used to deform the snake from its initial location toward the final solution. The snake is reformulated using finite elements method. The setting of the snake parameters is not an obvious problem especially when they are tuned by trial-and-error process. We propose a new automatic computational rule for the snake parameters. Our approach is validated by a series of tests on synthetic and SAR images.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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