Report
Методика создания набора аэрофотоснимков для задачи перекрёстной геолокализации
| Title: | Методика создания набора аэрофотоснимков для задачи перекрёстной геолокализации |
|---|---|
| Publisher Information: | Проблемы искусственного интеллекта, 2024. |
| Publication Year: | 2024 |
| Subject Terms: | распознавание изображений, 3D-визуализация, aerial images, UAVs, computer vision, cross-view geo-localization, компьютерное зрение, перекрёстная геолокализация, image recognition, 3D visualization, спутниковые изображения, БПЛА, аэрофотоснимки, satellite images |
| Description: | Computer vision systems used in unmanned aerial vehicles (UAVs) play a crucial role in a wide range of tasks, including terrain classification, infrastructure monitoring, emergency detection, and identifying transportation and other objects. However, their application in UAV-based computer vision systems requires comprehensive aerial image datasets. The high costs and restrictions associated with aerial data acquisition under certain conditions pose significant challenges for direct data collection. This study presents a methodology for creating a comprehensive and accessible aerial image dataset using third-party cartographic services such as Google Maps, Google Earth, and Google Earth Studio. An algorithm for automated data collection is proposed, which involves dividing the target map area into fixed-size cells and obtaining two types of images: satellite-view and simulated drone-view. The advantages of the proposed automation approach include time and resource efficiency, though it also highlights challenges related to the dynamic nature of web pages and dependence on the functionality of the selected platform. В данной работе описана методика создания обширного и доступного набора данных аэрофотоснимков на основе использования сторонних картографических сервисов, таких как Google Maps, Google Earth и Google Earth Studio. Предложен алгоритм автоматизированного сбора данных, включающий разбиение целевой области карты на ячейки фиксированного размера и получение двух типов изображений: со спутника и с моделируемого вида дрона. Выделены преимущества предложенной автоматизации, такие как экономия времени и ресурсов, и сложность, связанная с динамическим форматом страницы и зависимостью от функциональности используемой платформы. |
| Document Type: | Research |
| DOI: | 10.24412/2413-7383-2024-4-101-112 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........d1f14237fb458c27d28706ff595c93a7 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2413-7383-2024-4-101-112 |
|---|