Urban roads damage detection using an ANFIS and SVM classification from post-earthquake QuickBird image (Case Study: BAM, Iran)
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 475
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICSAU03_1958
تاریخ نمایه سازی: 12 تیر 1395
چکیده مقاله:
Finding damaged roads and obstacles after a devastating earthquake to determine optimal paths and conducting rescuers is essential. In this research, a new semi-automatic ANFIS approach is proposed to detect damaged roads in urban areas by use of pre-event vector map and post-event QuickBird image. In this study, damage is defined as debris caused by collapsed buildings adjacent to the roads. Vector map and GIS data is used to detect road regions and some features are generated on original bands. A support vector machine (SVM) classification is applied to label damaged pixels. Finally, after dividing roads to the equal partitions, an appropriate Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System is proposed for detecting damaged partitions. Results show that ANFIS has achieved overall accuracy of 92% in detecting obstacle partitions. This indicates the efficiency and accuracy of the proposed method for road damage and obstacle detection.
کلیدواژه ها:
road damage and obstacle detection ، Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) ، QuickBird images ، Support Vector Machine (SVM)
نویسندگان
M. Izadi
M.Sc. Graduate, K.N.Toosi University of Technology
A. Mohammadzadeh
Assistant Professor, K.N.Toosi University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :