論文の概要: Measuring the Utilization of Public Open Spaces by Deep Learning: a Benchmark Study at the Detroit Riverfront

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01461v1
• Date: Tue, 4 Feb 2020 18:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 03:28:27.554501
• Title: Measuring the Utilization of Public Open Spaces by Deep Learning: a Benchmark Study at the Detroit Riverfront
• Title（参考訳）: 深層学習による公共空間利用の計測:デトロイト川流域におけるベンチマーク研究
• Authors: Peng Sun, Rui Hou, Jerome Lynch
• Abstract要約: 本稿では,オープンスペースにおける人間の活動量を定量的に測定するための概念的深層学習型コンピュータビジョンフレームワークを提案する。 デトロイトリバーフロント保守(DRFC)監視カメラネットワークを用いた,提案手法のケーススタディを示す。 mAPの結果は、歩行者検出では77.5%、自転車検出では81.6%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.610479500024667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physical activities and social interactions are essential activities that ensure a healthy lifestyle. Public open spaces (POS), such as parks, plazas and greenways, are key environments that encourage those activities. To evaluate a POS, there is a need to study how humans use the facilities within it. However, traditional approaches to studying use of POS are manual and therefore time and labor intensive. They also may only provide qualitative insights. It is appealing to make use of surveillance cameras and to extract user-related information through computer vision. This paper proposes a proof-of-concept deep learning computer vision framework for measuring human activities quantitatively in POS and demonstrates a case study of the proposed framework using the Detroit Riverfront Conservancy (DRFC) surveillance camera network. A custom image dataset is presented to train the framework; the dataset includes 7826 fully annotated images collected from 18 cameras across the DRFC park space under various illumination conditions. Dataset analysis is also provided as well as a baseline model for one-step user localization and activity recognition. The mAP results are 77.5\% for {\it pedestrian} detection and 81.6\% for {\it cyclist} detection. Behavioral maps are autonomously generated by the framework to locate different POS users and the average error for behavioral localization is within 10 cm.
• Abstract（参考訳）: 身体活動と社会的相互作用は、健康的なライフスタイルを保証する重要な活動である。 公園、広場、緑道などの公共のオープンスペース(POS)は、これらの活動を促進する重要な環境である。 POSを評価するためには、その内部の施設をどのように利用するかを研究する必要がある。 しかし、POSの利用を研究する従来のアプローチは手作業であり、時間と労力が集中している。 質的な洞察のみを提供することもある。 監視カメラの活用や,コンピュータビジョンによるユーザ関連情報の抽出が望まれている。 本稿では,posにおけるヒューマンアクティビティを定量的に計測するための概念実証型コンピュータビジョンフレームワークを提案し,デトロイト・リバーフロント・コンサージェンシー(drfc)監視カメラネットワークを用いた提案フレームワークのケーススタディを示す。 カスタムイメージデータセットはフレームワークをトレーニングするために提示され、データセットには、様々な照明条件下でDRFC公園空間の18のカメラから収集された7826の完全な注釈付き画像が含まれている。 データセット分析と、ワンステップユーザのローカライズとアクティビティ認識のためのベースラインモデルも提供されている。 mAPの結果は, 歩行者検出では77.5\%, サイクリスト検出では81.6\%であった。 動作マップはフレームワークによって自律的に生成され、異なるposユーザを見つけ出し、行動のローカライズに対する平均誤差は10cm以内である。

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