論文の概要: Survey of City-Wide Homelessness Detection Through Environmental Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11727v2
• Date: Fri, 21 Mar 2025 02:55:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:54:09.086068
• Title: Survey of City-Wide Homelessness Detection Through Environmental Sensing
• Title（参考訳）: 環境センシングによる市町村のホームレス検知の実態調査
• Authors: Julia Gersey, Rose Allegrette, Joshua Lian, Zawad Munshi, Aarti Phatke,
• Abstract要約: アメリカにおけるホームレスの危機は、複雑な社会、経済、公衆衛生の課題を提起している。 従来のアセスメント手法は、その動的で分散した性質を捉えるのに苦労しており、スケーラブルでデータ駆動型検出の必要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The growing homelessness crisis in the U.S. presents complex social, economic, and public health challenges, straining shelters, healthcare, and social services while limiting effective interventions. Traditional assessment methods struggle to capture its dynamic, dispersed nature, highlighting the need for scalable, data-driven detection. This survey explores computational approaches across four domains: (1) computer vision and deep learning to identify encampments and urban indicators of homelessness, (2) air quality sensing via fixed, mobile, and crowdsourced deployments to assess environmental risks, (3) IoT and edge computing for real-time urban monitoring, and (4) pedestrian behavior analysis to understand mobility patterns and interactions. Despite advancements, challenges persist in computational constraints, data privacy, accurate environmental measurement, and adaptability. This survey synthesizes recent research, identifies key gaps, and highlights opportunities to enhance homelessness detection, optimize resource allocation, and improve urban planning and social support systems for equitable aid distribution and better neighborhood conditions.
• Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国におけるホームレスの危機は、社会的、経済的、公衆衛生の複雑な課題、緊張する避難所、医療、社会サービス、そして効果的な介入を制限している。 従来のアセスメント手法は、その動的で分散した性質を捉えるのに苦労しており、スケーラブルでデータ駆動型検出の必要性を強調している。 本研究では,(1)ホームレスの宿営地と都市指標を特定するためのコンピュータビジョンと深層学習,(2)環境リスクを評価するための固定的,移動的,クラウドソース的な配置による空気質のセンシング,(3)リアルタイム都市モニタリングのためのIoTとエッジコンピューティング,(4)移動パターンとインタラクションを理解するための歩行者行動分析の4分野にわたる計算手法について検討する。 進歩にもかかわらず、課題は計算の制約、データのプライバシ、正確な環境測定、適応性にある。 本調査は,近年の研究成果を整理し,重要なギャップを明らかにし,ホームレス検出の強化,資源配分の最適化,適正な援助配信のための都市計画と社会支援システムの改善,近隣環境改善の機会を強調した。

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