인공위성의 광학영상에 보이는 도로의 형태 및 종류 정보는 수치적 지도 제작 및 도로 변화 감시에 유용하다. 다목적실용위성 3호와 3A호에 탑재된 광학 카메라로부터 수집되는 광학영상 데...
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2022
Korean
데이터셋 ; 도로 검출 ; 도로 분할 ; 위성영상 ; 인공지능 ; Dataset ; Road detection ; Road segmentation ; Satellite image ; Artificial intelligence
KCI등재후보
학술저널
43-48(6쪽)
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인공위성의 광학영상에 보이는 도로의 형태 및 종류 정보는 수치적 지도 제작 및 도로 변화 감시에 유용하다. 다목적실용위성 3호와 3A호에 탑재된 광학 카메라로부터 수집되는 광학영상 데...
인공위성의 광학영상에 보이는 도로의 형태 및 종류 정보는 수치적 지도 제작 및 도로 변화 감시에 유용하다. 다목적실용위성 3호와 3A호에 탑재된 광학 카메라로부터 수집되는 광학영상 데이터를 가공하고 구조화하면 도로 검출 알고리즘의 개발과 이러한 분석 도구를 이용한 도로 정보 산출 작업을 가속화할 수 있다. 특히, 딥러닝(Deep Learning) 학습 기술을 적용할 수 있도록 준비된 AI (Artificial Intelligence)용 학습 데이터셋으로구축되면 컴퓨터 과학 분야의 최신 인공지능 기술을 위성영상 기반 도로 검출 분야에 스핀오프(Spin-off)하여폭넓은 분석을 시도할 수 있다. 한국항공우주연구원은 국내 여러 업체와 함께 위성 광학영상을 이용하여 AI 학습용 도로 영상 데이터셋을 구축하였으며 본 논문에서는 이 데이터셋의 활용 예시와 함께 데이터셋의 종류, 규모 등에 관하여 설명한다. 구축된 데이터는 aihub.or.kr 웹사이트를 통해 이용할 수 있다.
1 Paparoditis N, "Stereopolis II : A multi-purpose and multi-sensor 3D mobile mapping system for street visualisation and 3D metrology" 200 (200): 69-79, 2012
2 Van Etten A, "Spacenet : A remote sensing dataset and challenge series"
3 Chen L C, "Rethinking atrous convolution for semantic image segmentation"
1 Paparoditis N, "Stereopolis II : A multi-purpose and multi-sensor 3D mobile mapping system for street visualisation and 3D metrology" 200 (200): 69-79, 2012
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