Published November 13, 2009
| Version v1
Publication
Open
METODOLOGIA AUTOMÁTICA PARA EXTRAÇÃO DE CRUZAMENTO DE RODOVIAS EM IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO
Description
Pesquisas em extração de rodovias em imagens digitais não são recentes, sendo as primeiras da década de 70. Os métodos desenvolvidos normalmente são classificados em duas classes: semi-automático e automático. Esta última classe não prevê a intervenção de um operador. Neste contexto, a extração automática de cruzamentos de rodovias é fundamental, embora muito poucos trabalhos são encontrados na literatura sobre extração de rodovias. A razão principal é a grande diversidade de cruzamentos de rodovias, gerando algumas dificuldades para construir um conhecimento a priori sobre cruzamentos. Esta pesquisa propõe uma metodologia automática para resolver este problema, combinando segmentos de rodovias extraídos de uma imagem de alta resolução (pixel < 0,7 m), com linhas extraídas numa imagem de baixa resolução (pixel > 2m), reamostrada da imagem original de alta resolução. A metodologia proposta foi testada em um conjunto de imagens de alta resolução, mostrando-se confiável e eficiente. Desde que as bordas das rodovias sejam satisfatoriamente definidas, o método se mostrou capaz de extrair totalmente os cruzamentos de rodovias. Além disso, gerou uma significante melhora na malha viária (aproximadamente 20%) extraída pela metodologia automática de extração de segmentos de rodovias.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
البحث عن استخراج الطرق السريعة في الصور الرقمية ليس حديثًا، كونه الأول من السبعينيات. عادة ما يتم تصنيف الطرق المطورة إلى فئتين: شبه أوتوماتيكية وتلقائية. لا تنص هذه الفئة الأخيرة على تدخل المشغل. في هذا السياق، يعد الاستخراج التلقائي لمعابر الطرق السريعة أمرًا أساسيًا، على الرغم من وجود عدد قليل جدًا من الدراسات في الأدبيات المتعلقة باستخراج الطرق السريعة. السبب الرئيسي هو التنوع الكبير في تقاطعات الطرق السريعة، مما يولد بعض الصعوبات لبناء معرفة مسبقة حول التقاطعات. يقترح هذا البحث منهجية تلقائية لحل هذه المشكلة، تجمع بين مقاطع الطرق السريعة المستخرجة من صورة عالية الدقة (بكسل < 0.7 م)، مع خطوط مستخرجة من صورة منخفضة الدقة (بكسل > 2 م)، مع إعادة أخذ عينات من الصورة الأصلية عالية الدقة. تم اختبار المنهجية المقترحة على مجموعة من الصور عالية الدقة، والتي أثبتت أنها موثوقة وفعالة. شريطة أن تكون حواف الطرق السريعة محددة بشكل مرضٍ، فقد ثبت أن الطريقة قادرة على استخراج تقاطعات الطرق السريعة بالكامل. بالإضافة إلى ذلك، أدت إلى تحسن كبير في شبكة الطرق (حوالي 20 ٪) المستخرجة من المنهجية التلقائية لاستخراج قطاعات الطرق السريعة.Translated Description (English)
Research on highway extraction in digital images is not recent, being the first of the 70s. The methods developed are usually classified into two classes: semi-automatic and automatic. This last class does not provide for the intervention of an operator. In this context, the automatic extraction of highway crossings is fundamental, although very few studies are found in the literature on highway extraction. The main reason is the great diversity of highway intersections, generating some difficulties to build an a priori knowledge about intersections. This research proposes an automatic methodology to solve this problem, combining highway segments extracted from a high-resolution image (pixel < 0.7 m), with lines extracted from a low-resolution image (pixel > 2m), resampled from the original high-resolution image. The proposed methodology was tested on a set of high-resolution images, proving to be reliable and efficient. Provided that the edges of the highways are satisfactorily defined, the method has been shown to be able to fully extract the intersections of highways. In addition, it generated a significant improvement in the road network (approximately 20%) extracted by the automatic methodology for extracting highway segments.Translated Description (French)
La recherche sur l'extraction autoroutière dans les images numériques n'est pas récente, étant la première des années 70. Les méthodes développées sont généralement classées en deux classes : semi-automatique et automatique. Cette dernière classe ne prévoit pas l'intervention d'un opérateur. Dans ce contexte, l'extraction automatique des franchissements routiers est fondamentale, bien que très peu d'études soient trouvées dans la littérature sur l'extraction routière. La raison principale en est la grande diversité des intersections autoroutières, générant quelques difficultés à construire une connaissance a priori des intersections. Cette recherche propose une méthodologie automatique pour résoudre ce problème, combinant des segments d'autoroute extraits d'une image haute résolution (pixel < 0,7 m), avec des lignes extraites d'une image basse résolution (pixel > 2m), rééchantillonnées à partir de l'image haute résolution d'origine. La méthodologie proposée a été testée sur un ensemble d'images haute résolution, s'avérant fiable et efficace. À condition que les bords des autoroutes soient définis de manière satisfaisante, le procédé s'est avéré capable d'extraire complètement les intersections des autoroutes. De plus, il a généré une amélioration significative du réseau routier (environ 20%) extrait par la méthodologie automatique d'extraction des tronçons autoroutiers.Translated Description (Spanish)
La investigación sobre la extracción de carreteras en imágenes digitales no es reciente, siendo la primera de los años 70. Los métodos desarrollados suelen clasificarse en dos clases: semiautomáticos y automáticos. Esta última clase no prevé la intervención de un operador. En este contexto, la extracción automática de cruces de carreteras es fundamental, aunque muy pocos estudios se encuentran en la literatura sobre extracción de carreteras. La razón principal es la gran diversidad de intersecciones de carreteras, generando algunas dificultades para construir un conocimiento a priori sobre las intersecciones. Esta investigación propone una metodología automática para resolver este problema, combinando segmentos de autopista extraídos de una imagen de alta resolución (píxel < 0,7 m), con líneas extraídas de una imagen de baja resolución (píxel > 2 m), remuestreadas de la imagen original de alta resolución. La metodología propuesta se probó en un conjunto de imágenes de alta resolución, demostrando ser fiable y eficiente. Siempre que los bordes de las carreteras estén definidos satisfactoriamente, se ha demostrado que el método puede extraer completamente las intersecciones de las carreteras. Además, generó una mejora significativa en la red vial (aproximadamente 20%) extraída por la metodología automática de extracción de tramos de carretera.Files
22764.pdf
Files
(3.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:c3a4d6a3e91da748b5de1a1fb7971651
|
3.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- منهجية تلقائية لاستخراج معابر الطرق السريعة في الصور عالية الدقة
- Translated title (English)
- AUTOMATIC METHODOLOGY FOR HIGHWAY CROSSING EXTRACTION IN HIGH-RESOLUTION IMAGES
- Translated title (French)
- METHODOLOGIE AUTOMATIQUE POUR L'EXTRACTION DE CROISEMENT DE ROUTE DANS DES
- Translated title (Spanish)
- METODOLOGÍA AUTOMÁTICA PARA LA EXTRACCIÓN DE CRUCES DE AUTOPISTAS EN IMÁGENES DE ALTA RESOLUCIÓN
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2178311825
- DOI
- 10.14393/rbcv55n2-43496