論文の概要: AIR-VIEW: The Aviation Image Repository for Visibility Estimation of Weather, A Dataset and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20939v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 02:04:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:09.942093
• Title: AIR-VIEW: The Aviation Image Repository for Visibility Estimation of Weather, A Dataset and Benchmark
• Title（参考訳）: AIR-VIEW:気象・データセット・ベンチマークの可視性評価のための航空画像リポジトリ
• Authors: Chad Mourning, Zhewei Wang, Justin Murray,
• Abstract要約: 本稿では,この目的に適したFAA気象カメラネットワークからの画像の1年間のデータ収集キャンペーンの成果を示す新しいデータセットを提案する。 また、一般に使用されている3つのアプローチと、公開されている3つのデータセットでトレーニングおよびテストを行う際の汎用ベースラインを適用する際のベンチマークも提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning for aviation weather is a growing area of research for providing low-cost alternatives for traditional, expensive weather sensors; however, in the area of atmospheric visibility estimation, publicly available datasets, tagged with visibility estimates, of distances relevant for aviation, of diverse locations, of sufficient size for use in supervised learning, are absent. This paper introduces a new dataset which represents the culmination of a year-long data collection campaign of images from the FAA weather camera network suitable for this purpose. We also present a benchmark when applying three commonly used approaches and a general-purpose baseline when trained and tested on three publicly available datasets, in addition to our own, when compared against a recently ratified ASTM standard.
• Abstract（参考訳）: 航空気象のための機械学習は、従来の高価な気象センサの低コストな代替手段を提供するための研究分野として成長している。しかし、大気圏の可視性推定では、一般に利用可能なデータセットが、可視性の推定とタグ付けされ、航空に関連する距離、様々な場所、教師付き学習で使用する十分な大きさが欠落している。 本稿では,この目的に適したFAA気象カメラネットワークからの画像の1年間のデータ収集キャンペーンの成果を示す新しいデータセットを提案する。 また、最近承認されたASTM標準と比較した場合、我々の他、3つの公開データセットでトレーニングおよびテストを行う際に、一般的に使用されている3つのアプローチと汎用ベースラインを適用する場合のベンチマークも提示する。

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