Mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure
This study addresses a scientific and practical challenge focused on improving the monitoring of urbanized areas by utilizing remotely piloted aerial systems (RPAS) to enhance the efficiency of detecting urban infrastructure objects (UIOs). The key factors influencing the accuracy and timeliness of...
Saved in:
| Date: | 2025 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://es-journal.in.ua/article/view/335838 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Environmental safety and natural resources |
Institution
Environmental safety and natural resources| id |
es-journalinua-article-335838 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Environmental safety and natural resources |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-08-12T14:57:02Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
information technologies image interpretation aerial photography geographic information systems object recognition aerial data processing machine learning |
| spellingShingle |
information technologies image interpretation aerial photography geographic information systems object recognition aerial data processing machine learning Marushchak, Vasyl Mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure |
| topic_facet |
інформаційні технології дешифрування аерофотознімки геоінформаційні системи розпізнавання об’єктів обробка аерофотоданих машинне навчання information technologies image interpretation aerial photography geographic information systems object recognition aerial data processing machine learning |
| format |
Article |
| author |
Marushchak, Vasyl |
| author_facet |
Marushchak, Vasyl |
| author_sort |
Marushchak, Vasyl |
| title |
Mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure |
| title_short |
Mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure |
| title_full |
Mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure |
| title_fullStr |
Mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure |
| title_full_unstemmed |
Mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure |
| title_sort |
mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure |
| title_alt |
Математична модель дешифрування аерофотознімків та автоматизація аналізу міської інфраструктури |
| description |
This study addresses a scientific and practical challenge focused on improving the monitoring of urbanized areas by utilizing remotely piloted aerial systems (RPAS) to enhance the efficiency of detecting urban infrastructure objects (UIOs). The key factors influencing the accuracy and timeliness of UIO identification based on aerial imagery have been analyzed. The study formulates the main requirements for the image interpretation process, emphasizing the need to ensure high levels of detection speed and reliability.Particular attention is paid to the prospects of automating the recognition of UIOs using computer vision technologies and deep learning methods based on artificial neural networks. Within the framework of the research, a conceptual mathematical model for automated image interpretation is proposed, which provides for the detection of urban infrastructure objects through computer vision algorithms implemented via artificial intelligence technologies.Integration of the developed model into the image processing system makes it possible to significantly improve the operational efficiency of UIO recognition while maintaining an acceptable level of interpretation accuracy. The application of such solutions is particularly relevant for real-time monitoring of changes in urban development, the condition of transportation infrastructure, engineering networks, and technogenic facilities. The use of machine learning algorithms not only facilitates object detection but also enables their functional classification with a high degree of accuracy.Implementation of the proposed approach creates prerequisites for the automated processing of large volumes of visual data, ensuring timely responses to changes in the urban environment.Prospects for further work include: accumulation and structuring of a specialized database of aerial photographs with marked objects of urban infrastructure, creation of a comprehensive method for automating the decoding of aerial photographs with its subsequent software implementation, implementation of comprehensive experimental studies aimed at verifying the effectiveness of the proposed mathematical model according to the criteria of efficiency and reliability. |
| publisher |
Kyiv National University of Construction and Architecture |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://es-journal.in.ua/article/view/335838 |
| work_keys_str_mv |
AT marushchakvasyl mathematicalmodelforaerialimagedecodingandautomatedanalysisofurbaninfrastructure AT marushchakvasyl matematičnamodelʹdešifruvannâaerofotoznímkívtaavtomatizacíâanalízumísʹkoíínfrastrukturi |
| first_indexed |
2025-07-22T19:25:22Z |
| last_indexed |
2025-09-17T09:27:02Z |
| _version_ |
1850411470432501760 |
| spelling |
es-journalinua-article-3358382025-08-12T14:57:02Z Mathematical model for aerial image decoding and automated analysis of urban infrastructure Математична модель дешифрування аерофотознімків та автоматизація аналізу міської інфраструктури Marushchak, Vasyl інформаційні технології дешифрування аерофотознімки геоінформаційні системи розпізнавання об’єктів обробка аерофотоданих машинне навчання information technologies image interpretation aerial photography geographic information systems object recognition aerial data processing machine learning This study addresses a scientific and practical challenge focused on improving the monitoring of urbanized areas by utilizing remotely piloted aerial systems (RPAS) to enhance the efficiency of detecting urban infrastructure objects (UIOs). The key factors influencing the accuracy and timeliness of UIO identification based on aerial imagery have been analyzed. The study formulates the main requirements for the image interpretation process, emphasizing the need to ensure high levels of detection speed and reliability.Particular attention is paid to the prospects of automating the recognition of UIOs using computer vision technologies and deep learning methods based on artificial neural networks. Within the framework of the research, a conceptual mathematical model for automated image interpretation is proposed, which provides for the detection of urban infrastructure objects through computer vision algorithms implemented via artificial intelligence technologies.Integration of the developed model into the image processing system makes it possible to significantly improve the operational efficiency of UIO recognition while maintaining an acceptable level of interpretation accuracy. The application of such solutions is particularly relevant for real-time monitoring of changes in urban development, the condition of transportation infrastructure, engineering networks, and technogenic facilities. The use of machine learning algorithms not only facilitates object detection but also enables their functional classification with a high degree of accuracy.Implementation of the proposed approach creates prerequisites for the automated processing of large volumes of visual data, ensuring timely responses to changes in the urban environment.Prospects for further work include: accumulation and structuring of a specialized database of aerial photographs with marked objects of urban infrastructure, creation of a comprehensive method for automating the decoding of aerial photographs with its subsequent software implementation, implementation of comprehensive experimental studies aimed at verifying the effectiveness of the proposed mathematical model according to the criteria of efficiency and reliability. У роботі розглянуто науково-прикладне завдання, що полягає у вдосконаленні процесу моніторингу урбанізованих територій шляхом використання дистанційно керованих літальних апаратів (БПЛА) з метою підвищення ефективності виявлення об’єктів міської інфраструктури (ОМІ). Проаналізовано основні фактори, які впливають на якість і своєчасність ідентифікації ОМІ за даними аерофотозйомки. Сформульовано вимоги до процесу дешифрування аерофотознімків з урахуванням необхідності забезпечення високої оперативності та достовірності результатів ідентифікації.Особливу увагу приділено перспективам автоматизації розпізнавання ОМІ з використанням технологій комп’ютерного зору та глибокого навчання на основі штучних нейронних мереж. У межах дослідження запропоновано концептуальну математичну модель автоматизованого дешифрування, яка передбачає виявлення об’єктів міської інфраструктури на основі алгоритмів комп’ютерного зору, що реалізуються засобами штучного інтелекту.Інтеграція розробленої моделі в систему обробки зображень дає змогу підвищити рівень оперативності розпізнавання об’єктів міської інфраструктури, одночасно зберігаючи допустимий рівень достовірності дешифрування.Застосування таких рішень особливо актуальне для оперативного моніторингу змін забудови, стану транспортної інфраструктури, інженерних комунікацій та техногенних об’єктів. Використання алгоритмів машинного навчання дає змогу не лише виявляти об’єкти, а й класифікувати їх за функціональним призначенням із високим рівнем точності. Завдяки впровадженню запропонованого підходу створюються передумови для автоматизованої обробки великих обсягів візуальної інформації, що забезпечує оперативне реагування на зміни в міському середовищі. Kyiv National University of Construction and Architecture 2025-06-20 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/335838 10.32347/2411-4049.2025.2.154-163 Environmental safety and natural resources; Vol. 54 No. 2 (2025): Environmental safety and natural resources; 154-163 Екологічна безпека та природокористування; Том 54 № 2 (2025): Екологічна безпека та природокористування; 154-163 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2025.2 uk https://es-journal.in.ua/article/view/335838/324695 Copyright (c) 2025 Vasyl Marushchak http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |