論文の概要: Towards Global-Scale Crowd+AI Techniques to Map and Assess Sidewalks for
People with Disabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13677v1
- Date: Tue, 28 Jun 2022 01:05:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-29 13:53:13.089722
- Title: Towards Global-Scale Crowd+AI Techniques to Map and Assess Sidewalks for
People with Disabilities
- Title（参考訳）: 障害者のための横断歩道の地図化と評価のためのグローバルなクラウド+AI技術
- Authors: Maryam Hosseini, Mikey Saugstad, Fabio Miranda, Andres Sevtsuk,
Claudio T. Silva, Jon E. Froehlich
- Abstract要約: 世界中の歩道の位置、状況、アクセシビリティに関するデータが不足している。
本稿では,衛星画像から歩道ネットワークトポロジを半自動構築する作業について述べる。
私たちは、標準化されたベンチマークとともに、歩道と歩道アクセシビリティの問題のためのラベル付き衛星とストリートスケープシーンのデータベースを作成するための電話を締めくくった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.096568479976725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is a lack of data on the location, condition, and accessibility of
sidewalks across the world, which not only impacts where and how people travel
but also fundamentally limits interactive mapping tools and urban analytics. In
this paper, we describe initial work in semi-automatically building a sidewalk
network topology from satellite imagery using hierarchical multi-scale
attention models, inferring surface materials from street-level images using
active learning-based semantic segmentation, and assessing sidewalk condition
and accessibility features using Crowd+AI. We close with a call to create a
database of labeled satellite and streetscape scenes for sidewalks and sidewalk
accessibility issues along with standardized benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 世界中の歩道の位置、条件、アクセシビリティに関するデータが不足しているため、人々の移動場所や方法に影響を与えるだけでなく、インタラクティブなマッピングツールや都市分析も基本的に制限されている。
本稿では、階層的多スケールアテンションモデルを用いて衛星画像から歩道ネットワークトポロジを半自動構築し、アクティブな学習に基づくセマンティックセグメンテーションを用いて街路画像から表面物質を推定し、Crowd+AIを用いた歩道条件とアクセシビリティ機能の評価を行う。
私たちは、標準化されたベンチマークとともに、歩道と歩道アクセシビリティの問題のためのラベル付き衛星とストリートスケープシーンのデータベースを作成するための電話を締めくくった。
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