論文の概要: Desk-AId: Humanitarian Aid Desk Assessment with Geospatial AI for Predicting Landmine Areas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09444v1
- Date: Wed, 15 May 2024 15:39:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 13:06:44.695382
- Title: Desk-AId: Humanitarian Aid Desk Assessment with Geospatial AI for Predicting Landmine Areas
- Title（参考訳）: Desk-AId: 地雷地域予測のための地理空間AIによる人道支援デスク評価
- Authors: Flavio Cirillo, Gürkan Solmaz, Yi-Hsuan Peng, Christian Bizer, Martin Jebens,
- Abstract要約: Desk-AIdは地雷に特化したGeospatial AIアプローチを使用している。
提案システムでは, 確実な危険領域に対して, 地道のみを有するという課題に対処する。
地雷リスク評価のための2つの領域におけるDesk-Aidの評価実験 : 1)国全体で,2)未養殖地域を対象にした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.105636394911375
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The process of clearing areas, namely demining, starts by assessing and prioritizing potential hazardous areas (i.e., desk assessment) to go under thorough investigation of experts, who confirm the risk and proceed with the mines clearance operations. This paper presents Desk-AId that supports the desk assessment phase by estimating landmine risks using geospatial data and socioeconomic information. Desk-AId uses a Geospatial AI approach specialized to landmines. The approach includes mixed data sampling strategies and context-enrichment by historical conflicts and key multi-domain facilities (e.g., buildings, roads, health sites). The proposed system addresses the issue of having only ground-truth for confirmed hazardous areas by implementing a new hard-negative data sampling strategy, where negative points are sampled in the vicinity of hazardous areas. Experiments validate Desk-Aid in two domains for landmine risk assessment: 1) country-wide, and 2) uncharted study areas). The proposed approach increases the estimation accuracies up to 92%, for different classification models such as RandomForest (RF), Feedforward Neural Networks (FNN), and Graph Neural Networks (GNN).
- Abstract（参考訳）: 採掘のプロセスは、リスクを確認し、鉱山のクリアランス運用を進める専門家の徹底的な調査を行うために、潜在的危険領域(すなわち、机の評価)を評価・優先順位付けすることから始まる。
本稿では,地空間データと社会経済情報を用いて地雷リスクを推定し,デスク評価フェーズを支援するDesk-AIdを提案する。
Desk-AIdは地雷に特化したGeospatial AIアプローチを使用している。
このアプローチには、混合データサンプリング戦略と、歴史的紛争と重要なマルチドメイン施設(例えば、建物、道路、保健施設)によるコンテキスト強化が含まれる。
提案システムでは, 有害領域近傍で負の点をサンプリングする新しいハードネガティブデータサンプリング戦略を導入することで, 有害領域に対する基礎的トラストのみを有するという課題に対処する。
地雷リスク評価のための2つの領域におけるデスクエイドの評価実験
1)全国,及び
2)未調査地域)
提案手法は、RandomForest(RF)、Feedforward Neural Networks(FNN)、Graph Neural Networks(GNN)など、さまざまな分類モデルに対して、推定精度を最大92%向上させる。
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