論文の概要: Fingerprinting New York City's Scaffolding Problem with Longitudinal Dashcam Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06801v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 21:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 19:21:35.922065
• Title: Fingerprinting New York City's Scaffolding Problem with Longitudinal Dashcam Data
• Title（参考訳）: 長手型ダッシュカムデータでニューヨーク市の足場をフィンガープリントする
• Authors: Dorin Shapira, Matt Franchi, Wendy Ju
• Abstract要約: 長期的な足場は目障りになり、歩道でアクセシビリティーの問題を引き起こし、違法行為を隠蔽する。 ニューヨークの足場には8000以上のアクティブな許可がある。 この研究は、街路レベルの画像に対するコンピュータビジョンを用いて、ニューヨーク全域の足場を縦に地図化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.523360364514266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Scaffolds, also called sidewalk sheds, are intended to be temporary structures to protect pedestrians from construction and repair hazards. However, some sidewalk sheds are left up for years. Long-term scaffolding becomes eyesores, creates accessibility issues on sidewalks, and gives cover to illicit activity. Today, there are over 8,000 active permits for scaffolds in NYC; the more problematic scaffolds are likely expired or unpermitted. This research uses computer vision on street-level imagery to develop a longitudinal map of scaffolding throughout the city. Using a dataset of 29,156,833 dashcam images taken between August 2023 and January 2024, we develop an algorithm to track the presence of scaffolding over time. We also design and implement methods to match detected scaffolds to reported locations of active scaffolding permits, enabling the identification of sidewalk sheds without corresponding permits. We identify 850,766 images of scaffolding, tagging 5,156 active sidewalk sheds and estimating 529 unpermitted sheds. We discuss the implications of an in-the-wild scaffolding classifier for urban tech, innovations to governmental inspection processes, and out-of-distribution evaluations outside of New York City.
• Abstract（参考訳）: 歩道小屋とも呼ばれる足場は、歩行者が建設や修理の危険から守るための一時的な構造物である。 しかし、歩道の小屋は何年も放置されている。 長期の足場は目障りになり、歩道のアクセシビリティの問題を引き起こし、違法な活動にカバーする。 今日、ニューヨーク市の足場には8000以上のアクティブな許可があるが、より問題のある足場は期限切れか、あるいは許可されていない可能性が高い。 本研究は,街路画像のコンピュータビジョンを用いて,市内の足場を縦に地図化する。 2023年8月から2024年1月までに撮影されたダッシュカム画像29,156,833枚のデータセットを用いて,足場存在を追跡するアルゴリズムを開発した。 また, 検出された足場をアクティブスキャフォールディング許可の報告位置と一致させる手法を設計・実装し, 対応許可なしに歩道の棚を識別できるようにした。 850,766点の足場画像,5,156点のアクティブな歩道用棚のタグ付け,および529点の無許可牧場を推定した。 本稿では,都市技術における足場分類器の導入,行政検査プロセスの革新,ニューヨーク市外の流通評価について考察する。

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