2 research outputs found

    Deep Learning for Building Footprint Generation from Optical Imagery

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    Auf Deep Learning basierende Methoden haben vielversprechende Ergebnisse für die Aufgabe der Erstellung von Gebäudegrundrissen gezeigt, aber sie haben zwei inhärente Einschränkungen. Erstens zeigen die extrahierten Gebäude verschwommene Gebäudegrenzen und Klecksformen. Zweitens sind für das Netzwerktraining massive Annotationen auf Pixelebene erforderlich. Diese Dissertation hat eine Reihe von Methoden entwickelt, um die oben genannten Probleme anzugehen. Darüber hinaus werden die entwickelten Methoden in praktische Anwendungen umgesetzt

    An enhanced corner-based automatic rooftop extraction algorithm leveraging drlse segmentation

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    In this paper we propose an innovative framework able to extract the perimeter of the rooftop of buildings from remote sensing images. The core features are derived from an existing algorithm which performs an automatic rooftop extraction in nadir aerial imagery. We significantly improve its performance by adding new characteristics in order to speed up the whole framework and as a result the system can achieve better performance in terms of both complexity reduction and capability of handling heterogeneous data set
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