Des chercheurs développent une technologie performante pour l’extraction d’images aériennes et satellites
Le développement du module de réseau neuronal le plus performant au monde pour extraire avec précision des objets à partir d'images aériennes et satellitaires devrait avoir de nombreuses applications dans divers domaines, selon la DGIST et l'équipe de recherche de Dabeeo Inc.
Avec les récents progrès des techniques d’apprentissage profond, une branche de l’intelligence artificielle (IA), les applications à l’analyse des images aériennes et satellitaires sont devenues de plus en plus répandues. Cependant, les modèles existants, optimisés pour des objets spécifiques, avaient des limites dans la reconnaissance des autres. De plus, ces modèles ne parviennent souvent pas à refléter les caractéristiques morphologiques des objets, conduisant ainsi à des résultats inexacts.
Pour résoudre ces problèmes, l'équipe de recherche du professeur Jaeyoun Hwang a développé « DG-Net », un réseau neuronal qui fournit des résultats bien plus précis que les modèles existants et qui est applicable dans un large éventail de domaines. DG-Net est un réseau neuronal artificiel innovant qui utilise une méthode d'apprentissage adaptatif au moment du test, optimisée pour les images d'entrée, pour reconnaître la densité des objets et exécuter une segmentation détaillée.
DG-Net a démontré des performances supérieures dans diverses tâches de segmentation d'objets au sein de l'imagerie aérienne et satellitaire, atteignant notamment une précision exceptionnelle dans la segmentation géographique des objets spatiaux, marquant la performance la plus élevée par rapport aux modèles existants.
Le réseau neuronal innovant d’IA développé par l’équipe de recherche devrait non seulement améliorer la précision de la segmentation géographique des objets spatiaux, mais également être applicable dans divers domaines d’application, tels que la surveillance environnementale, l’urbanisme, l’agriculture et la gestion des catastrophes. Il devrait devenir une solution innovante dans le domaine de la télédétection pour la segmentation d'objets à l'aide d'images aériennes ou satellitaires.
Le professeur Hwang du département de génie électrique et informatique de la DGIST a déclaré : « Le réseau neuronal développé grâce à cette recherche est un nouveau réseau neuronal capable d'extraire des objets cibles à partir d'images aériennes et satellites avec une grande précision. domaines tels que les véhicules autonomes, la défense et l'imagerie médicale, ayant ainsi un impact positif sur le secteur de l'IA.
L'ouvrage est publié dans la revue Transactions IEEE sur les géosciences et la télédétection.
Fourni par DGIST (Institut des sciences et technologies de Daegu Gyeongbuk)
