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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : Mustansar Fiaz (검색결과 1 건)
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      • Siamese Network를 이용한 드론영상의 의미론적 변화탐지

        김남혁(Namhyeok Kim),정순기(Soon Ki Jung),Mustansar Fiaz 대한공간정보학회 2022 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2022 No.5

        최근 토지조사 분야에서 활발히 활용되고 있는 드론영상은 항공영상에 비해 영상의 취득이 쉽고 경제적이며 저고도에서 촬영되는 만큼 영상의 해상도 또한 매우 높아 토지조사의 효율성이 매우 높다. 그러나 드론영상을 기반으로 토지를 조사하는 판독 작업은 여전히 인력에 의존하고 있어 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이러한 드론영상의 판독을 자동화하기 위하여 본 논문에서는 인공지능 기술을 활용한 의미론적 변화탐지(Semantic Chage Detection)를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 인공지능 모델을 활용하여 드론영상을 학습한 결과 계절이나 경작환경의 변화와 같은 무의미한 변화는 변화로 탐지하지 않고, 건축물의 건축이나 나대지에서 경작지로의 변화와 같은 의미있는 변화만을 높은 정확도로 탐지할 수 있었다. 의미론적 변화탐지 기술은 매우 높은 정확도로 변화지역을 추출할 수 있으므로 드론영상 기반의 토지현황조사와 같은 다양한 토지조사에 적용되어 토지조사의 효율성을 크게 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.

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