Fugu-MT 論文翻訳(概要): FloodLense: A Framework for ChatGPT-based Real-time Flood Detection

論文の概要: FloodLense: A Framework for ChatGPT-based Real-time Flood Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15501v1
Date: Sat, 27 Jan 2024 20:52:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-30 18:04:11.453499
Title: FloodLense: A Framework for ChatGPT-based Real-time Flood Detection
Title（参考訳）: FloodLense: ChatGPTベースのリアルタイム洪水検出フレームワーク
Authors: Pranath Reddy Kumbam, Kshitij Maruti Vejre
Abstract要約: 本研究は,リアルタイム洪水検出・管理の課題に対処するものである。先進的なディープラーニングモデルと大規模言語モデル(LLM)を革新的に組み合わせ、洪水モニタリングと応答能力を向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study addresses the vital issue of real-time flood detection and management. It innovatively combines advanced deep learning models with Large language models (LLM), enhancing flood monitoring and response capabilities. This approach addresses the limitations of current methods by offering a more accurate, versatile, user-friendly and accessible solution. The integration of UNet, RDN, and ViT models with natural language processing significantly improves flood area detection in diverse environments, including using aerial and satellite imagery. The experimental evaluation demonstrates the models' efficacy in accurately identifying and mapping flood zones, showcasing the project's potential in transforming environmental monitoring and disaster management fields.
Abstract（参考訳）: 本研究は,リアルタイム洪水検出・管理の課題に対処する。先進的なディープラーニングモデルと大規模言語モデル(LLM)を革新的に組み合わせ、洪水モニタリングと応答能力を向上する。このアプローチは、より正確で汎用性があり、ユーザフレンドリーでアクセス可能なソリューションを提供することで、現在のメソッドの制限に対処する。 UNet、RDN、ViTモデルと自然言語処理を統合することで、航空画像や衛星画像などの様々な環境における洪水領域の検出が大幅に向上する。実験評価の結果,洪水地域を正確に同定しマッピングするモデルの有効性が示され,環境モニタリングと防災分野の転換におけるプロジェクトの可能性が示された。

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