論文の概要: CityPulse: Fine-Grained Assessment of Urban Change with Street View Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01107v2
• Date: Wed, 3 Jan 2024 02:13:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 11:12:57.774237
• Title: CityPulse: Fine-Grained Assessment of Urban Change with Street View Time Series
• Title（参考訳）: CityPulse:ストリートビュー時系列による都市変化の微粒化評価
• Authors: Tianyuan Huang, Zejia Wu, Jiajun Wu, Jackelyn Hwang, Ram Rajagopal
• Abstract要約: 都市変革は、個人と地域社会の両方に大きな社会的影響を及ぼす。 本研究では,大規模に構築された環境における物理的変化を効果的に捉えるために,エンドツーエンドの変更検出モデルを提案する。 我々のアプローチは既存のデータセットを補完し、都市の変化をきめ細やかに正確に評価する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.621355888239359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban transformations have profound societal impact on both individuals and communities at large. Accurately assessing these shifts is essential for understanding their underlying causes and ensuring sustainable urban planning. Traditional measurements often encounter constraints in spatial and temporal granularity, failing to capture real-time physical changes. While street view imagery, capturing the heartbeat of urban spaces from a pedestrian point of view, can add as a high-definition, up-to-date, and on-the-ground visual proxy of urban change. We curate the largest street view time series dataset to date, and propose an end-to-end change detection model to effectively capture physical alterations in the built environment at scale. We demonstrate the effectiveness of our proposed method by benchmark comparisons with previous literature and implementing it at the city-wide level. Our approach has the potential to supplement existing dataset and serve as a fine-grained and accurate assessment of urban change.
• Abstract（参考訳）: 都市変革は、個人と地域社会の両方に大きな社会的影響を与える。 これらの変化を正確に評価することは、その根本原因の理解と持続可能な都市計画の確保に不可欠である。 伝統的な測定は時空間的および時間的粒度の制約に遭遇し、リアルタイムの物理的変化を捉えられなかった。 ストリートビューの画像は、歩行者の視点から都市空間の心臓の鼓動を捉え、高精細度、最新、地上での都市変化の視覚的プロキシとして追加することができる。 我々は,これまでで最大のストリートビュー時系列データセットをキュレートし,大規模環境における物理的変化を効果的に捉えたエンドツーエンドの変更検出モデルを提案する。 本提案手法は,過去の文献との比較と都市レベルでの実施により,提案手法の有効性を実証する。 我々のアプローチは既存のデータセットを補完し、都市の変化をきめ細やかに正確に評価する可能性がある。

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