論文の概要: Landslide Detection in Real-Time Social Media Image Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04080v1
• Date: Sun, 3 Oct 2021 10:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-17 05:11:56.303064
• Title: Landslide Detection in Real-Time Social Media Image Streams
• Title（参考訳）: リアルタイムソーシャルメディア画像ストリームにおける地すべり検出
• Authors: Ferda Ofli, Muhammad Imran, Umair Qazi, Julien Roch, Catherine Pennington, Vanessa J. Banks, Remy Bossu
• Abstract要約: ソーシャルメディアの画像ストリーム中の地すべりをリアルタイムで検出するコンピュータビジョンモデルを開発した。 提案モデルは,地球規模の地すべり感受性マップと緊急応答をサポートするために,オンライン形式で展開することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7743217344191087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lack of global data inventories obstructs scientific modeling of and response to landslide hazards which are oftentimes deadly and costly. To remedy this limitation, new approaches suggest solutions based on citizen science that requires active participation. However, as a non-traditional data source, social media has been increasingly used in many disaster response and management studies in recent years. Inspired by this trend, we propose to capitalize on social media data to mine landslide-related information automatically with the help of artificial intelligence (AI) techniques. Specifically, we develop a state-of-the-art computer vision model to detect landslides in social media image streams in real time. To that end, we create a large landslide image dataset labeled by experts and conduct extensive model training experiments. The experimental results indicate that the proposed model can be deployed in an online fashion to support global landslide susceptibility maps and emergency response.
• Abstract（参考訳）: グローバルなデータ在庫の欠如は、しばしば致命的かつコストがかかる地すべりの危険性に対する科学的モデリングと対応を妨げる。 この制限を緩和するために、新しいアプローチは、積極的な参加を必要とする市民科学に基づく解決策を提案する。 しかし, 従来のデータソースとして, 近年, 多くの災害対応・管理研究にソーシャルメディアが利用されている。 この傾向に触発されて,我々は,人工知能(AI)技術を活用した地すべり関連情報の自動マイニングにソーシャルメディアデータを活用することを提案する。 具体的には,ソーシャルメディア画像ストリームの地すべりをリアルタイムに検出する,最先端のコンピュータビジョンモデルを開発した。 この目的のために,専門家がラベル付けした大規模地すべり画像データセットを作成し,広範なモデルトレーニング実験を行う。 実験結果から, 提案手法をオンラインに展開することで, 地すべり感受性マップと緊急対応を支援することを示唆した。

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