論文の概要: Transforming CCTV cameras into NO$_2$ sensors at city scale for adaptive policymaking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00056v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 13:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 20:43:33.095334
• Title: Transforming CCTV cameras into NO$_2$ sensors at city scale for adaptive policymaking
• Title（参考訳）: CCTVカメラを都市規模でNO$2$センサーに変換して適応的政策決定
• Authors: Mohamed R. Ibrahim, Terry Lyons,
• Abstract要約: 都市CCTVカメラが擬似Notextsubscript2センサーとしてどのように機能するかを示す。 ロンドンのモビリティーパターンを解析した結果、特定のトラフィックパターンがNOtextsubscript2レベルにどのように影響するかが明らかになった。 これらの発見は、汚染を減らすために現在実施されている都市政策の有効性に疑問を投げかけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.217870815854702
• License:
• Abstract: Air pollution in cities, especially NO\textsubscript{2}, is linked to numerous health problems, ranging from mortality to mental health challenges and attention deficits in children. While cities globally have initiated policies to curtail emissions, real-time monitoring remains challenging due to limited environmental sensors and their inconsistent distribution. This gap hinders the creation of adaptive urban policies that respond to the sequence of events and daily activities affecting pollution in cities. Here, we demonstrate how city CCTV cameras can act as a pseudo-NO\textsubscript{2} sensors. Using a predictive graph deep model, we utilised traffic flow from London's cameras in addition to environmental and spatial factors, generating NO\textsubscript{2} predictions from over 133 million frames. Our analysis of London's mobility patterns unveiled critical spatiotemporal connections, showing how specific traffic patterns affect NO\textsubscript{2} levels, sometimes with temporal lags of up to 6 hours. For instance, if trucks only drive at night, their effects on NO\textsubscript{2} levels are most likely to be seen in the morning when people commute. These findings cast doubt on the efficacy of some of the urban policies currently being implemented to reduce pollution. By leveraging existing camera infrastructure and our introduced methods, city planners and policymakers could cost-effectively monitor and mitigate the impact of NO\textsubscript{2} and other pollutants.
• Abstract（参考訳）: 都市の大気汚染、特にNO\textsubscript{2}は、死亡から精神健康問題、子供の注意欠陥まで、多くの健康問題と関連している。 都市は、排出を削減するための政策を開始したが、環境センサーやその不整合性により、リアルタイム監視は依然として困難である。 このギャップは、都市の汚染に影響を与える出来事や日々の活動の順序に対応する適応的な都市政策の創出を妨げる。 ここでは、都市CCTVカメラが擬似NO\textsubscript{2}センサーとして機能することを実証する。 予測グラフ深度モデルを用いて,環境および空間要因に加えて,ロンドンのカメラからのトラフィックフローを利用し,NO\textsubscript{2}予測を1億3300万フレーム以上から生成した。 ロンドンのモビリティーパターンを解析した結果、特定のトラフィックパターンがNO\textsubscript{2}レベルにどのように影響するかを示す重要な時空間接続が明らかになった。 例えば、トラックが夜にしか運転しない場合、NO\textsubscript{2}レベルに対する影響は、人々が通勤する朝に最も見られる。 これらの発見は、汚染を減らすために現在実施されている都市政策の有効性に疑問を投げかけた。 既存のカメラインフラと導入手法を活用することで、都市計画者や政策立案者は、NO\textsubscript{2}や他の汚染物質の影響を費用対効果で監視し軽減することができる。

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