論文の概要: Road Redesign Technique Achieving Enhanced Road Safety by Inpainting
with a Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07440v1
- Date: Wed, 15 Feb 2023 03:08:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-16 16:02:47.883815
- Title: Road Redesign Technique Achieving Enhanced Road Safety by Inpainting
with a Diffusion Model
- Title（参考訳）: 拡散モデルによる塗装による道路安全向上のための道路再設計技術
- Authors: Sumit Mishra, Medhavi Mishra, Taeyoung Kim, and Dongsoo Har
- Abstract要約: 画像の塗装は、当局が最小限の介入で安全な道路設計を達成するのに役立つ。
画像の塗装に平均2分しかかからないため、事故のホットスポットとして分類される確率は平均11.85%低下する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.255666468574186
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Road infrastructure can affect the occurrence of road accidents. Therefore,
identifying roadway features with high accident probability is crucial. Here,
we introduce image inpainting that can assist authorities in achieving safe
roadway design with minimal intervention in the current roadway structure.
Image inpainting is based on inpainting safe roadway elements in a roadway
image, replacing accident-prone (AP) features by using a diffusion model. After
object-level segmentation, the AP features identified by the properties of
accident hotspots are masked by a human operator and safe roadway elements are
inpainted. With only an average time of 2 min for image inpainting, the
likelihood of an image being classified as an accident hotspot drops by an
average of 11.85%. In addition, safe urban spaces can be designed considering
human factors of commuters such as gaze saliency. Considering this, we
introduce saliency enhancement that suggests chrominance alteration for a safe
road view.
- Abstract（参考訳）: 道路インフラは道路事故の発生に影響を与える可能性がある。
そのため、事故確率の高い道路特徴の特定が不可欠である。
本稿では,現行の道路構造に最小限の介入で安全な道路設計を実現するために,当局を支援するイメージインペインティングを提案する。
画像インペインティングは、道路画像中の安全な道路要素のインペイントに基づいており、拡散モデルを用いて事故予防(ap)機能を置き換える。
オブジェクトレベルのセグメンテーションの後、事故ホットスポットの特性によって識別されたAP特徴は、人間のオペレーターによってマスクされ、安全な道路要素が塗装される。
イメージインペインティングの平均時間は2分で、事故ホットスポットに分類された画像の確率は平均11.85%低下する。
また、居酒屋などの通勤者の人的要因を考慮して、安全な都市空間を設計できる。
そこで本研究では,道路景観の色彩変化を示唆するサリーエンシ向上手法を提案する。
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