Vehicles detection using GF-2 imagery based on watershed image segmentation

机译：基于分水岭图像分割的GF-2图像车辆检测

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Road traffic volume monitoring plays an important role in transportation planning and spatial development, particularly in urban areas. The high-resolution satellite imagery provides a new data source to detect vehicles. Meanwhile, Satellite image covers large areas instantaneously, providing a possibility for snapshotting road traffic conditions. In this paper, we proposed an approach based on watershed image segmentation to detect the urban road vehicles from GF-2 imagery. The vehicles detection involves the two main steps: Firstly, a GIS road vector map and vegetation masks were applied to the image to guide vehicle detection by restricting the roads only. Secondly, watershed image segmentation was performed to separate bright and dark vehicles from the background in the road region. Then, a rule-based classifier was established to classify the image objects into the vehicle and the non-vehicle objects by using the spectral and shape feature information of image objects. Finally, the overall performance of the vehicle detection were compared with the manually counts, yielding overall accuracy of 81% with 93% classification accuracy. This detection accuracy may be considered acceptable for operational use in traffic monitoring.

机译：道路交通量监控在交通规划和空间发展中，特别是在城市地区，起着重要的作用。高分辨率卫星图像为检测车辆提供了新的数据源。同时，卫星图像会瞬间覆盖大面积区域，为快照道路交通状况提供了可能。在本文中，我们提出了一种基于分水岭图像分割的方法来从GF-2图像中检测城市道路车辆。车辆检测包括两个主要步骤：首先，将GIS道路矢量地图和植被遮罩应用于图像，以仅通过限制道路来指导车辆检测。其次，进行分水岭图像分割，以将明亮和黑暗的车辆与道路区域中的背景分开。然后，建立了基于规则的分类器，通过使用图像对象的光谱和形状特征信息将图像对象分为车辆对象和非车辆对象。最后，将车辆检测的总体性能与手动计数进行比较，得出总精度为81％，分类精度为93％。对于交通监控中的操作使用，可以认为该检测精度是可以接受的。

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来源
《IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium》|2016年|3758-3761|共4页
会议地点
作者
Guofeng Wang; Yu Meng; Hichem Sahli; Anzhi Yue; Jiansheng Chen; Jingbo Chen; Dongxu He; Bin Wu;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Vehicles; Roads; Image segmentation; Satellites; Image resolution; Remote sensing; Vegetation mapping;

机译：车辆;道路;图像分割;卫星;图像分辨率;遥感;植被映射;

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