PHÂN ĐOẠN TỰ ĐỘNG ĐỐI TƯỢNG NHÀ TỪ ẢNH TRỰC GIAO UAV SỬ DỤNG CÁC KỸ THUẬT HỌC SÂU VÀ GIS

Tóm tắt

Bài báo trình bày một mô hình tự động để phân đoạn đối tượng nhà trong ảnh trực giao chụp bởi máy bay không người lái (UAV), sử dụng học sâu và các kỹ thuật GIS. Phương pháp đề xuất gồm hai giai đoạn: Giai đoạn 1 áp dụng phương pháp học sâu kết hợp (có tên là YOLO-SAM), trong đó YOLOv11 được sử dụng để phân đoạn sơ bộ công trình, sau đó thuật toán SAM2 tinh chỉnh và nâng cao kết quả. Giai đoạn 2 xử lý kỹ hơn tệp shapefile bằng các kỹ thuật hậu xử lý dựa trên hình học, bao gồm thuật toán Douglas-Peucker để đơn giản hóa biên và làm mượt đường cong nhằm tối ưu hóa hình dạng tổng thể. Phương pháp này đạt độ chính xác phân đoạn cao (~mAP khoảng 0,75) và cung cấp một giải pháp thực tiễn, có khả năng mở rộng để lập bản đồ tại Việt Nam. Khác với các phương pháp trước đây, phương pháp này nổi bật nhờ sử dụng thuật toán kết hợp YOLOv11 và SAM2 để phân đoạn chính xác, chi tiết, và nhờ tích hợp thuật toán học sâu YOLO-SAM với các kỹ thuật hậu xử lý dựa trên GIS trong một quy trình thống nhất, hiệu quả.