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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 572 - 579 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.5.572
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디지털 도로지도는 차량 위치 결정, 도로환경 정보 제공 서비스의 핵심 데이터 중 하나로 인식되고 있어 도로지도작성과 관련된 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 많은 연구들은 도로지도 작성의 효율성 확보를 위하여 영상 기반의 도로정보 추출 및 갱신 기법을 활용하고 있다. 특히, 최근에는 드론 기술의 발전과 함께 드론 영상을 활용한 도로지도작성 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 기존의 영상 기반 도로 추출 기술은 일반적으로 다중분광 영상을 대상으로 하고 있기 때문에 색상정보만을 제공하는 드론 영상에 적용할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 드론 영상에 최적화된 도로정보 추출 및 갱신 프레임워크를 제안 한다. 제안된 프레임워크는 DSM 및 정사영상 생산, 객체분할, 개미 군집 최적화를 통한 도로정보 추출 그리고 오분류 도로 제거의 단계를 통하여 드론 영상을 이용한 도로정보추출 및 갱신을 수행한다. 제안된 프레임워크는 드론 영상을 이용하여 정확하고 효율적인 도로정보를 추출하며, 일반적으로 2차원 도로정보를 제공하는 기존의 방법론들과는 다르게 3차원 도로정보를 추출한다는 장점이 있다. 본 연구에서는 제안된 프레임워크 성능 검증을 위하여 복잡한 도심지에 대한 도로 추출 및 갱신을 수행하였다. 실험 결과 제안된 프레임워크는 식생이나 그림자 등에 가려진 도로 구간을 제외한 주요 도로의 추출에 우수한 성능을 나타내는 것으로 확인되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 실험 데이터
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
H. S. Kim, K. H. Choi, Y. I. Kim, D. Kim, J. J. Jeong, “Object-Based Road Extraction from VHR Satellite Image Using Improved Ant Colony Optimization”, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol.37, No.3, pp.109-118, June 2019. DOI: https://doi.org/10.7848/KSGPC.2019.37.3.109
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