論文の概要: A shape-based heuristic for the detection of urban block artifacts in
street networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00438v2
- Date: Mon, 12 Feb 2024 09:57:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 22:28:22.862778
- Title: A shape-based heuristic for the detection of urban block artifacts in
street networks
- Title（参考訳）: 街路網における都市ブロックアーティファクト検出のための形状に基づくヒューリスティック
- Authors: Martin Fleischmann and Anastassia Vybornova
- Abstract要約: ストリートネットワークは都市のユビキタスな構成要素であり、開発を指導し、場所から場所への移動を可能にする。
グラフ表現は主に交通目的のために設計されている。
この表現は、交通ネットワークを単純化する必要がある他のユースケースには適していない。
- 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: Street networks are ubiquitous components of cities, guiding their
development and enabling movement from place to place; street networks are also
the critical components of many urban analytical methods. However, their graph
representation is often designed primarily for transportation purposes. This
representation is less suitable for other use cases where transportation
networks need to be simplified as a mandatory pre-processing step, e.g., in the
case of morphological analysis, visual navigation, or drone flight routing.
While the urgent demand for automated pre-processing methods comes from various
fields, it is still an unsolved challenge. In this article, we tackle this
challenge by proposing a cheap computational heuristic for the identification
of "face artifacts", i.e., geometries that are enclosed by transportation edges
but do not represent urban blocks. The heuristic is based on combining the
frequency distributions of shape compactness metrics and area measurements of
street network face polygons. We test our method on 131 globally sampled large
cities and show that it successfully identifies face artifacts in 89\% of
analyzed cities. Our heuristic of detecting artifacts caused by data being
collected for another purpose is the first step towards an automated street
network simplification workflow. Moreover, the proposed face artifact index
uncovers differences in structural rules guiding the development of cities in
different world regions.
- Abstract（参考訳）: 街路網は都市のユビキタスな構成要素であり、その開発を導いており、街路網は多くの都市分析手法の重要な要素でもある。
しかし、そのグラフ表現は主に輸送目的のために設計されていることが多い。
この表現は、例えば形態解析、視覚ナビゲーション、ドローン飛行経路の場合など、輸送ネットワークを必須の事前処理ステップとして単純化する必要がある他のユースケースには適していない。
自動前処理手法の緊急需要は様々な分野から来ているが、まだ未解決の課題である。
本稿では,この課題に取り組むために,交通の縁で囲まれながら都市ブロックを表現しない「顔のアーティファクト」,すなわちジオメトリの識別のための,安価な計算ヒューリスティックを提案する。
このヒューリスティックは,形状コンパクト度測定値の周波数分布と街路網面ポリゴンの面積測定を組み合わせたものである。
本手法を世界131大都市で試行し, 分析対象都市の99%で顔のアーティファクトの同定に成功したことを示す。
別の目的で収集されたデータによって引き起こされるアーティファクトを検出するヒューリスティックは、自動化されたストリートネットワークの単純化ワークフローへの第一歩です。
さらに,提案するフェイスアーティファクト指数は,異なる地域における都市開発を導く構造規則の違いを明らかにする。
関連論文リスト
- StreetSurfGS: Scalable Urban Street Surface Reconstruction with Planar-based Gaussian Splatting [85.67616000086232]
StreetSurfGSは、スケーラブルな街路景観の再構築に適したガウススプラッティングを利用するための最初の方法である。
StreetSurfGSは、平面ベースのオクツリー表現とセグメンテーショントレーニングを使用して、メモリコストを削減し、ユニークなカメラ特性に対応し、スケーラビリティを確保する。
スパースビューとマルチスケールの課題に対処するために、隣接する情報と長期情報を活用する2段階マッチング戦略を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-06T04:21:59Z) - PathwayBench: Assessing Routability of Pedestrian Pathway Networks Inferred from Multi-City Imagery [15.563635571840733]
都市部における歩行者の移動を支援するには、構築された環境の完全かつ頑健なグラフ表現が必要である。
道路ネットワークの経路とは対照的に、歩行者ネットワークの経路は狭く、より頻繁に切断され、視覚的にも物質的にも小さな領域で変化している。
歩行者経路網グラフを抽出する既存のアルゴリズムは矛盾なく評価され、ルータビリティを無視する傾向がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T22:47:32Z) - How To Not Train Your Dragon: Training-free Embodied Object Goal
Navigation with Semantic Frontiers [94.46825166907831]
Embodied AIにおけるオブジェクトゴールナビゲーション問題に対処するためのトレーニング不要のソリューションを提案する。
本手法は,古典的な視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(V-SLAM)フレームワークに基づく,構造化されたシーン表現を構築する。
本手法は,言語先行情報とシーン統計に基づいてシーングラフのセマンティクスを伝搬し,幾何学的フロンティアに意味知識を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T13:38:33Z) - Graph representation learning for street networks [0.0]
ストリートネットワークは、私たちの都市における異なる時間的および出現に関する貴重な情報ソースを提供する。
これまでの研究では、学習アルゴリズムによって元のデータの表現が作成できることが示されている。
本稿では,街路ネットワークから直接優れた表現を推測できるモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T16:02:28Z) - Extracting Spatial Interaction Patterns between Urban Road Networks and
Mixed Functions [4.198538504785438]
ある地域の機能が混ざり合っているほど、その活力が増す可能性がある。
本研究は,道路ネットワークの構造の度合いが高いほど,関数の集約を惹きつける可能性が高くなることを示す。
また、地方レベルの多様化が都市機能の収集に役立つことも明らかにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-03T01:41:46Z) - Aerial Images Meet Crowdsourced Trajectories: A New Approach to Robust
Road Extraction [110.61383502442598]
我々は、Cross-Modal Message Propagation Network (CMMPNet)と呼ばれる新しいニューラルネットワークフレームワークを紹介する。
CMMPNetは、モダリティ固有の表現学習のための2つのディープオートエンコーダと、クロスモーダル表現洗練のためのテーラー設計のデュアルエンハンスメントモジュールで構成されている。
実世界の3つのベンチマーク実験により, CMMPNetによる堅牢な道路抽出の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-30T04:30:10Z) - Road Network Guided Fine-Grained Urban Traffic Flow Inference [108.64631590347352]
粗いトラフィックからのきめ細かなトラフィックフローの正確な推測は、新たな重要な問題である。
本稿では,道路ネットワークの知識を活かした新しい道路対応交通流磁化器(RATFM)を提案する。
提案手法は,高品質なトラフィックフローマップを作成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T07:51:49Z) - An Experimental Urban Case Study with Various Data Sources and a Model
for Traffic Estimation [65.28133251370055]
我々はスイスのチューリッヒの都市ネットワーク内の地域でビデオ計測による実験キャンペーンを組織した。
我々は,既存のサーマルカメラからの測定を確実にすることで,交通の流れや走行時間の観点からの交通状況の把握に注力する。
本稿では,様々なデータソースの融合による移動時間を推定するために,単純かつ効率的な多重線形回帰(MLR)モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T08:13:57Z) - Methodological Foundation of a Numerical Taxonomy of Urban Form [62.997667081978825]
本稿では, 生物系統学から得られた都市形態の数値分類法を提案する。
我々は同質の都市組織タイプを導出し、それら間の全体形態的類似性を決定することにより、都市形態の階層的分類を生成する。
フレーミングとプレゼンを行った後、プラハとアムステルダムの2都市でテストを行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T12:47:52Z) - Multiple abrupt phase transitions in urban transport congestion [0.0]
本研究は,都市部における混雑開始位置が都市部によって変化することを示す。
アーボリアル周辺に連結した密集都市中心からなる平面道路網モデルについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-26T17:58:44Z) - Multi-Stream Networks and Ground-Truth Generation for Crowd Counting [0.5161531917413708]
本研究では,マルチストリーム畳み込みニューラルネットワークを開発した。
入力として画像を受け取り、エンドツーエンドで人々の空間分布を表す密度マップを生成する。
さらに,2つの最も一般的なファッションが基底真実の生成に与える影響について検討し,ハイブリッド手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-23T17:31:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。