Arquitectura híbrida de doble flujo con mecanismos adaptativos a escala múltiple conscientes de los límites para una...

Área de la Ciencia:

• Detección remota
• Visión por computadora
• Planificación urbana

Sus antecedentes:

• Los entornos urbanos experimentan cambios continuos que requieren un seguimiento eficaz para el desarrollo sostenible.
• Los métodos de aprendizaje profundo para la detección de cambios de detección remota a menudo luchan con escenarios complejos como características de escala múltiple y límites imprecisos.
• Los enfoques de etiquetado por píxel existentes se enfrentan a limitaciones en la detección precisa de cambios sutiles y en el manejo de cambios de dominio.

Objetivo del estudio:

• Proponer una nueva arquitectura híbrida de doble corriente (DSHA) para la detección robusta y precisa del cambio urbano.
• Abordar las limitaciones de los métodos actuales de aprendizaje profundo en el manejo de cambios ambientales urbanos complejos.
• Mejorar las aplicaciones de monitoreo de ciudades inteligentes mediante la mejora de la cobertura terrestre y la detección de cambios en la infraestructura.

Principales métodos:

• Desarrolló una arquitectura híbrida de doble corriente (DSHA) que integra ResNet34 y el transformador de visión piramidal modificado (PVT-v2).
• Incorporado en el decodificador un módulo de detección de límites y atención multiscala para una detección precisa de los límites de los objetos.
• Se utilizó el conjunto de datos LEVIR-MCI para la validación experimental y la evaluación del rendimiento.

Principales resultados:

• El DSHA obtuvo una Intersección media en la Unión (mIoU) del 92,28% y una puntuación F1 del 92,50% en el conjunto de datos LEVIR-MCI.
• Los estudios de ablación confirmaron mejoras significativas en el rendimiento atribuidas a los componentes individuales de DSHA.
• DSHA demostró un rendimiento superior en comparación con los métodos de última generación existentes en el conjunto de datos de referencia.

Conclusiones:

• El DSHA propuesto ofrece un avance significativo en la detección precisa y fiable del cambio urbano.
• La arquitectura maneja efectivamente escenarios complejos, incluidas características de múltiples escalas y límites imprecisos.
• DSHA muestra un gran potencial para las aplicaciones de monitoreo de ciudades inteligentes centradas en el desarrollo urbano sostenible.