In this paper, we proposed a comple

In this paper, we proposed a complete algorithm of
detecting and segmenting building in high-resolution
RSIs. This algorithm mainly contains three stages: 1)
shadow detection, 2) building detection and rough
segmentation, 3) accurate segmentation based on level set
In the first stage, we combine SLIC, LDA and SVM to
detecting shadow areas; in the second stage, a constrained
regional growth algorithm is presented to find roughly the
locations and areas of the buildings; finally, the accurate
segmentation of buildings is realized based on level set
model. Experimental results showed that the proposed
algorithm is effective, robust and precise than some
competing models.

In future, we will focus on multicategory RSI classification and data mining.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เรานำเสนอขั้นตอนวิธีการที่สมบูรณ์ของ
การตรวจสอบและการแบ่งกลุ่มอาคารในความละเอียดสูง
RSIs ขั้นตอนวิธีนี้ส่วนใหญ่มีสามขั้นตอนคือ 1)
การตรวจสอบเงา 2) การตรวจสอบอาคารและหยาบ
แบ่งส่วน 3) การแบ่งส่วนที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับระดับการตั้งค่า
ในขั้นแรกเรารวม SLIC, LDA และ SVM เพื่อ
ตรวจสอบพื้นที่เงา; ในขั้นตอนที่สองข้อ จำกัด
ขั้นตอนวิธีการเจริญเติบโตในภูมิภาคที่จะนำเสนอในการค้นหาประมาณ
สถานที่และพื้นที่ของอาคาร; ในที่สุดก็ถูกต้อง
แบ่งส่วนของอาคารที่มีการตระหนักถึงขึ้นอยู่กับระดับการตั้งค่า
รูปแบบ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการเสนอ
ขั้นตอนวิธีการที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพและแม่นยำกว่าบาง
รูปแบบการแข่งขัน. ในอนาคตเราจะมุ่งเน้นไปที่การจัดหมวดหมู่ multicategory RSI และการทำเหมืองข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานวิจัยนี้ได้เสนอขั้นตอนวิธีที่สมบูรณ์ของการแบ่งส่วนอาคารในความละเอียดสูง

RSIS . ขั้นตอนวิธีนี้ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสามขั้นตอน : 1 )
2 ) การตรวจสอบการตรวจสอบเงาอาคารและการแบ่งส่วนที่ขรุขระ
3 ) การแบ่งส่วนที่ถูกต้องตามระดับชุด
ในขั้นตอนแรกให้เรารวม slic lda SVM

, และการตรวจหาพื้นที่เงา ในขั้นตอนที่สอง กำหนด
ขั้นตอนวิธีการเติบโตภูมิภาคเสนอหาประมาณ
ที่ตั้งและพื้นที่ของอาคาร และการแบ่งส่วนที่ถูกต้อง
ของอาคารเป็นตระหนักตามรูปแบบที่กำหนด
) ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า การนำเสนอ
ขั้นตอนวิธีมีประสิทธิภาพ ทนทานและแม่นยำกว่า
แข่งขันรุ่น

ในอนาคต เราจะมุ่งเน้นการจำแนกและ RSI multicategory เหมืองข้อมูล