論文の概要: Shaded Route Planning Using Active Segmentation and Identification of Satellite Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13689v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 16:57:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 14:31:41.197983
- Title: Shaded Route Planning Using Active Segmentation and Identification of Satellite Images
- Title（参考訳）: アクティブセグメンテーションによるシェードルート計画と衛星画像の同定
- Authors: Longchao Da, Rohan Chhibba, Rushabh Jaiswal, Ariane Middel, Hua Wei,
- Abstract要約: 脆弱なグループ、特に日光を浴びた歩道の歩行者やサイクリストは、ルート計画手法の開発を動機付けている。
本稿では,衛星画像から日陰領域を抽出するセグメンテーション基礎モデルを用いたパイプラインを初めて導入する。
これらのエリアは多層道路マップに統合され、ユーザーは距離と日陰の露出のバランスに基づいてルートをカスタマイズできる。
このシステムは、すでにオンラインで実装されており、デモビデオが公開されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2162879952427343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Heatwaves pose significant health risks, particularly due to prolonged exposure to high summer temperatures. Vulnerable groups, especially pedestrians and cyclists on sun-exposed sidewalks, motivate the development of a route planning method that incorporates somatosensory temperature effects through shade ratio consideration. This paper is the first to introduce a pipeline that utilizes segmentation foundation models to extract shaded areas from high-resolution satellite images. These areas are then integrated into a multi-layered road map, enabling users to customize routes based on a balance between distance and shade exposure, thereby enhancing comfort and health during outdoor activities. Specifically, we construct a graph-based representation of the road map, where links indicate connectivity and are updated with shade ratio data for dynamic route planning. This system is already implemented online, with a video demonstration, and will be specifically adapted to assist travelers during the 2024 Olympic Games in Paris.
- Abstract（参考訳）: 熱波は特に夏の高温への長期曝露により、重大な健康リスクを引き起こす。
特に日光を浴びた歩道の歩行者やサイクリストは、日光比を考慮した体温効果を取り入れた経路計画法の開発を動機付けている。
本稿では,高解像度衛星画像からシェード領域を抽出するためのセグメンテーション基礎モデルを用いたパイプラインを初めて導入する。
これらのエリアは多層道路マップに統合され、ユーザーは距離と日陰の露出のバランスに基づいてルートをカスタマイズできる。
具体的には、リンクが接続性を示し、動的経路計画のためのシェード比データで更新される道路地図のグラフベース表現を構築する。
このシステムは、すでにオンラインで実装されており、デモビデオが公開されている。
関連論文リスト
- CoolWalks: Assessing the potential of shaded routing for active mobility in urban street networks [0.0]
建物からのシェードは、歩行者の冷却と保護を提供することができるが、この潜在的な利益の程度は不明である。
我々は、合成都市と実際の都市の両方から、建物の足跡とストリートネットワークを用いて、日陰歩行の可能性を探究する。
我々の研究は、冷涼で活発な旅行における日陰の限界と可能性を特定し、都市における持続可能な移動のための日陰供給の厳密な理解に向けた第一歩である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-02T12:09:08Z) - Homography Guided Temporal Fusion for Road Line and Marking Segmentation [73.47092021519245]
道路線やマーキングは、移動車両、影、グレアの存在下でしばしば閉鎖される。
本稿では,映像フレームを補足的に利用するHomography Guided Fusion (HomoFusion) モジュールを提案する。
カメラ固有のデータと地上平面の仮定をクロスフレーム対応に利用することにより,高速・高精度性能が向上した軽量ネットワークの実現が期待できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T10:26:40Z) - Prior Based Online Lane Graph Extraction from Single Onboard Camera
Image [133.68032636906133]
単眼カメラ画像からレーングラフをオンラインに推定する。
前者は、トランスフォーマーベースのWasserstein Autoencoderを通じてデータセットから抽出される。
オートエンコーダは、最初のレーングラフ推定を強化するために使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T08:58:26Z) - TrackletMapper: Ground Surface Segmentation and Mapping from Traffic
Participant Trajectories [24.817728268091976]
TrackletMapperは、オブジェクトのトラックレットから歩道、道路、道路横断といった地上のタイプをアノテートするためのフレームワークである。
地表面マップを集約し、カメラ画像に投影することにより、さらなる性能向上のためにモデルを自己蒸留することができることを示す。
歩行者エリアで動作する移動ロボットのための,新しい大規模データセットについて,定性的かつ定量的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-12T13:43:10Z) - Runway Extraction and Improved Mapping from Space Imagery [0.0]
本研究では, 可視滑走路地図と衛星画像とを可逆的に変換する2つの生成逆ネットワーク(GAN)を同定する。
従来のグレータンマップパレットはトレーニング入力ではなく,高コントラストマッピングパレットで拡張可能であることを実験的に示す。
衛星と地図化された滑走路が一致しないが、自動更新によりGANを用いて正しい地図が作成されるような、異常な滑走路マップの例を同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-30T03:15:45Z) - SPIN Road Mapper: Extracting Roads from Aerial Images via Spatial and
Interaction Space Graph Reasoning for Autonomous Driving [64.10636296274168]
道路抽出は、自律航法システムを構築するための重要なステップである。
この問題に対して単に畳み込みニューラルネットワーク(ConvNets)を使用することは、画像内の道路セグメント間の遠い依存関係をキャプチャする非効率であるため、効果がない。
本研究では,ConvNetに接続した時,特徴写像から投影された空間空間および相互作用空間上に構築されたグラフの推論を行う空間空間グラフ推論(SPIN)モジュールを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-16T03:52:17Z) - End-to-End Deep Structured Models for Drawing Crosswalks [98.9901717499058]
我々は、両方の入力を地上に投影し、シーンのトップダウンビューを生成します。
次に,畳み込みニューラルネットワークを用いて横断歩道の位置に関する意味的手がかりを抽出する。
大都市での横断歩道実験では96.6%の自動化が可能であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T18:59:08Z) - Radar-based Dynamic Occupancy Grid Mapping and Object Detection [55.74894405714851]
近年、古典的占有グリッドマップのアプローチが動的占有グリッドマップに拡張されている。
本稿では,従来のアプローチのさらなる発展について述べる。
複数のレーダセンサのデータを融合し、グリッドベースの物体追跡・マッピング手法を適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-09T09:26:30Z) - Learning Lane Graph Representations for Motion Forecasting [92.88572392790623]
生の地図データからレーングラフを構築し,地図構造を保存する。
我々は,アクター・トゥ・レーン,レーン・トゥ・レーン,レーン・トゥ・アクター,アクター・トゥ・アクターの4種類のインタラクションからなる融合ネットワークを利用する。
提案手法は,大規模Argoverse運動予測ベンチマークにおいて,最先端の手法を著しく上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-27T17:59:49Z) - Probabilistic Semantic Mapping for Urban Autonomous Driving Applications [1.181206257787103]
本研究では,道路,歩道,横断歩道,車線などの静的なランドマークの自動的かつ正確なラベル付けを行うために,画像と予め構築した点クラウドマップ情報を融合することを提案する。
本手法は,2次元画像のセマンティックセグメンテーションを行い,意味ラベルとポイント・クラウド・マップを関連づけて世界を正確にローカライズし,混乱行列の定式化を利用して,鳥の眼球面の確率論的セマンティック・マップを意味点・クラウドから構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-08T19:29:09Z) - Predicting Semantic Map Representations from Images using Pyramid
Occupancy Networks [27.86228863466213]
単一エンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャを用いて,単分子画像から直接マップを推定する,シンプルで統一的なアプローチを提案する。
提案手法の有効性を,NuScenesとArgoverseデータセット上のいくつかの挑戦的ベースラインに対して評価することで実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-30T12:39:44Z)
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。