Аналіз існуючих методик автоматичного розпізнавання будівель і доріг на аеро– та супутникових знімках

Abstract

Проведено аналіз сучасних методів автоматичного розпізнавання та семантичної сегментації будівель і дорожньої інфраструктури на аеро– та супутникових знімках. Розглянуто підходи на основі згорткових нейронних мереж (CNN), трансформерів і новітніх foundation–моделей. Проведено порівняння популярних архітектур таких як U–Net++, DeepLabv3+, HRNet, SegFormer, D–LinkNet за точністю сегментації та особливостями застосування до об’єктів забудови й транспортної мережі. Наведено ключові метрики оцінювання (mIoU, F1, APLS) та типові набори даних (SpaceNet, DeepGlobe, OpenEarthMap). За результатами аналізу укладено таблицю переваг і недоліків методів. Визначено практичне значення дослідження для завдань навігації, кадастру та оновлення картографічних матеріалів.