論文の概要: OASIS: Automated Assessment of Urban Pedestrian Paths at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02287v2
- Date: Thu, 4 May 2023 20:03:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 17:04:00.773576
- Title: OASIS: Automated Assessment of Urban Pedestrian Paths at Scale
- Title（参考訳）: OASIS:大規模都市歩行者パスの自動評価
- Authors: Yuxiang Zhang, Suresh Devalapalli, Sachin Mehta, Anat Caspi
- Abstract要約: モバイル機器を用いて歩道ネットワークデータを抽出する自由かつオープンソースの自動マッピングシステムを開発した。
本稿では,地域交通経路レビューチームの一員である人間測量士とともに,実環境で収集した画像を用いて訓練・テストしたプロトタイプシステムについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.675093530600154
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The inspection of the Public Right of Way (PROW) for accessibility barriers
is necessary for monitoring and maintaining the built environment for
communities' walkability, rollability, safety, active transportation, and
sustainability. However, an inspection of the PROW, by surveyors or crowds, is
laborious, inconsistent, costly, and unscalable. The core of smart city
developments involves the application of information technologies toward
municipal assets assessment and management. Sidewalks, in comparison to
automobile roads, have not been regularly integrated into information systems
to optimize or inform civic services. We develop an Open Automated Sidewalks
Inspection System (OASIS), a free and open-source automated mapping system, to
extract sidewalk network data using mobile physical devices. OASIS leverages
advances in neural networks, image sensing, location-based methods, and compact
hardware to perform sidewalk segmentation and mapping along with the
identification of barriers to generate a GIS pedestrian transportation layer
that is available for routing as well as analytic and operational reports. We
describe a prototype system trained and tested with imagery collected in
real-world settings, alongside human surveyors who are part of the local
transit pathway review team. Pilots show promising precision and recall for
path mapping (0.94, 0.98 respectively). Moreover, surveyor teams' functional
efficiency increased in the field. By design, OASIS takes adoption aspects into
consideration to ensure the system could be easily integrated with governmental
pathway review teams' workflows, and that the outcome data would be
interoperable with public data commons.
- Abstract（参考訳）: コミュニティの歩行性、転がりやすさ、安全性、アクティブな輸送性、持続可能性のために構築された環境を監視し維持するためには、アクセシビリティ障壁に対する公共的権利検査(PROW)が必要である。
しかし、測量士や群衆によるPROWの検査は、手間がかかり、一貫性がなく、費用がかかる。
スマートシティ開発の中核は、自治体の資産評価と管理への情報技術の応用である。
サイドウォークは、自動車道路と比較して、市民サービスの最適化や通知を行う情報システムに定期的に統合されていない。
我々は,モバイル機器を用いた歩道ネットワークデータを抽出するために,自由かつオープンソースの自動マッピングシステムであるOpen Automated Sidewalks Inspection System (OASIS)を開発した。
OASISは、ニューラルネットワーク、イメージセンシング、ロケーションベースの方法、コンパクトハードウェアの進歩を活用して、歩道のセグメンテーションとマッピングを行い、障壁の識別を行い、ルーティングと分析および運用レポートに利用可能なGIS歩行者輸送層を生成する。
本稿では,地域交通経路レビューチームの一員である人間測量士とともに,実環境で収集した画像を用いて訓練・テストしたプロトタイプシステムについて述べる。
パイロットは予測精度を示し、経路マッピング(0.94, 0.98)をリコールする。
さらに,調査チームの機能効率も向上した。
設計上、OASISは、システムが政府のパスレビューチームのワークフローと容易に統合できること、そして結果データが公開データコモンと相互運用できることを考慮に入れている。
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