論文の概要: Integration of Large Vision Language Models for Efficient Post-disaster Damage Assessment and Reporting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01511v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 10:25:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:38:14.525004
• Title: Integration of Large Vision Language Models for Efficient Post-disaster Damage Assessment and Reporting
• Title（参考訳）: 災害後の被害評価・報告のための大規模視覚言語モデルの統合
• Authors: Zhaohui Chen, Elyas Asadi Shamsabadi, Sheng Jiang, Luming Shen, Daniel Dias-da-Costa,
• Abstract要約: DisasTellerは、ディスアスター後管理におけるタスクの自動化を目的とした、最初のマルチLVLMベースのフレームワークである。 DisasTellerは、災害対応アクティビティを自律的に実装し、人間の実行時間を短縮し、リソースの分散を最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.023914201416672
• License:
• Abstract: Traditional natural disaster response involves significant coordinated teamwork where speed and efficiency are key. Nonetheless, human limitations can delay critical actions and inadvertently increase human and economic losses. Agentic Large Vision Language Models (LVLMs) offer a new avenue to address this challenge, with the potential for substantial socio-economic impact, particularly by improving resilience and resource access in underdeveloped regions. We introduce DisasTeller, the first multi-LVLM-powered framework designed to automate tasks in post-disaster management, including on-site assessment, emergency alerts, resource allocation, and recovery planning. By coordinating four specialised LVLM agents with GPT-4 as the core model, DisasTeller autonomously implements disaster response activities, reducing human execution time and optimising resource distribution. Our evaluations through both LVLMs and humans demonstrate DisasTeller's effectiveness in streamlining disaster response. This framework not only supports expert teams but also simplifies access to disaster management processes for non-experts, bridging the gap between traditional response methods and LVLM-driven efficiency.
• Abstract（参考訳）: 従来の自然災害対応には、スピードと効率性が鍵となる重要な調整されたチームワークが含まれます。 それでも、人間の制限は重大な行動を遅らせ、必然的に人的・経済的損失を増大させる可能性がある。 エージェント型大規模視覚言語モデル(LVLM)は、特に未発達の地域でのレジリエンスと資源アクセスを改善することで、社会・経済的な大きな影響をもたらす可能性のある、この課題に対処するための新たな道を提供する。 DisasTellerは,現場評価,緊急警報,資源配分,復旧計画など,災害後管理におけるタスクの自動化を目的とした,最初のマルチLVLMフレームワークである。 コアモデルとして4つの特別LVLMエージェントをGPT-4でコーディネートすることで、DisasTellerは災害対応活動を自律的に実装し、人的実行時間を短縮し、リソース分布を最適化する。 災害応答の合理化におけるDisasTellerの有効性について,LVLMと人間による評価を行った。 このフレームワークは、専門家チームだけでなく、非専門家のための災害管理プロセスへのアクセスを簡素化し、従来のレスポンスメソッドとLVLM駆動の効率のギャップを埋める。

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