論文の概要: The identification of garbage dumps in the rural areas of Cyprus through the application of deep learning to satellite imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02502v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 05:24:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:29:13.675650
• Title: The identification of garbage dumps in the rural areas of Cyprus through the application of deep learning to satellite imagery
• Title（参考訳）: 衛星画像へのディープラーニングの適用によるキプロス農村地域のゴミ捨て場の同定
• Authors: Andrew Keith Wilkinson
• Abstract要約: 本研究の目的は,キプロスの農村部における不法ゴミ捨て場を特定するために,人工知能技術がどの程度活用できるかを検討することである。 これには、ゴミを含むか含まないかのどちらかに分類される可能性のある、新しい画像のデータセットの収集が含まれていた。 ニューラルネットワークは、新しい画像におけるゴミの有無を認識するために訓練された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Garbage disposal is a challenging problem throughout the developed world. In Cyprus, as elsewhere, illegal ``fly-tipping" is a significant issue, especially in rural areas where few legal garbage disposal options exist. However, there is a lack of studies that attempt to measure the scale of this problem, and few resources available to address it. A method of automating the process of identifying garbage dumps would help counter this and provide information to the relevant authorities. The aim of this study was to investigate the degree to which artificial intelligence techniques, together with satellite imagery, can be used to identify illegal garbage dumps in the rural areas of Cyprus. This involved collecting a novel dataset of images that could be categorised as either containing, or not containing, garbage. The collection of such datasets in sufficient raw quantities is time consuming and costly. Therefore a relatively modest baseline set of images was collected, then data augmentation techniques used to increase the size of this dataset to a point where useful machine learning could occur. From this set of images an artificial neural network was trained to recognise the presence or absence of garbage in new images. A type of neural network especially suited to this task known as ``convolutional neural networks" was used. The efficacy of the resulting model was evaluated using an independently collected dataset of test images. The result was a deep learning model that could correctly identify images containing garbage in approximately 90\% of cases. It is envisaged that this model could form the basis of a future system that could systematically analyse the entire landscape of Cyprus to build a comprehensive ``garbage" map of the island.
• Abstract（参考訳）: ごみ処理は先進国中で難しい問題である。 In Cyprus, as elsewhere, illegal ``fly-tipping" is a significant issue, especially in rural areas where few legal garbage disposal options exist. However, there is a lack of studies that attempt to measure the scale of this problem, and few resources available to address it. A method of automating the process of identifying garbage dumps would help counter this and provide information to the relevant authorities. The aim of this study was to investigate the degree to which artificial intelligence techniques, together with satellite imagery, can be used to identify illegal garbage dumps in the rural areas of Cyprus. This involved collecting a novel dataset of images that could be categorised as either containing, or not containing, garbage. The collection of such datasets in sufficient raw quantities is time consuming and costly. Therefore a relatively modest baseline set of images was collected, then data augmentation techniques used to increase the size of this dataset to a point where useful machine learning could occur. From this set of images an artificial neural network was trained to recognise the presence or absence of garbage in new images. A type of neural network especially suited to this task known as ``convolutional neural networks" was used. その結果, 独立に収集したテスト画像を用いて, モデルの有効性を評価した。 その結果、約90%のケースでゴミを含む画像を正しく識別できるディープラーニングモデルが得られた。 このモデルがキプロスの景観全体を体系的に分析し、島の総合的な「ガーベッジ」マップを構築する、将来のシステムの基礎を形成する可能性が考えられている。

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