論文の概要: Automated river gauge plate reading using a hybrid object detection and generative AI framework in the Limpopo River Basin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23454v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 13:26:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.51292
• Title: Automated river gauge plate reading using a hybrid object detection and generative AI framework in the Limpopo River Basin
• Title（参考訳）: リンポポ川流域におけるハイブリッド物体検出と生成AIフレームワークを用いた自動河川ゲージプレート読み取り
• Authors: Kayathri Vigneswaran, Hugo Retief, Jai Clifford Holmes, Mariangel Garcia Andarcia, Hansaka Tennakoon,
• Abstract要約: 本研究では, 視覚に基づく水線検出, YOLOv8 のポーズスケール抽出, 自動河川ゲージプレート読取のための大規模マルチモーダル言語モデルを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 実験の結果、水線検出は94.24%、F1スコアは83.64%に達し、スケールギャップ検出は正確な幾何的校正を行い、その後に読み取ることができた。 その結果, 画像品質に対するLCMの感度が向上し, 劣化した画像は高い誤差を生じ, 幾何メタデータとマルチモーダル人工知能を組み合わせることの重要性が強調された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and continuous monitoring of river water levels is essential for flood forecasting, water resource management, and ecological protection. Traditional hydrological observation methods are often limited by manual measurement errors and environmental constraints. This study presents a hybrid framework integrating vision based waterline detection, YOLOv8 pose scale extraction, and large multimodal language models (GPT 4o and Gemini 2.0 Flash) for automated river gauge plate reading. The methodology involves sequential stages of image preprocessing, annotation, waterline detection, scale gap estimation, and numeric reading extraction. Experiments demonstrate that waterline detection achieved high precision of 94.24 percent and an F1 score of 83.64 percent, while scale gap detection provided accurate geometric calibration for subsequent reading extraction. Incorporating scale gap metadata substantially improved the predictive performance of LLMs, with Gemini Stage 2 achieving the highest accuracy, with a mean absolute error of 5.43 cm, root mean square error of 8.58 cm, and R squared of 0.84 under optimal image conditions. Results highlight the sensitivity of LLMs to image quality, with degraded images producing higher errors, and underscore the importance of combining geometric metadata with multimodal artificial intelligence for robust water level estimation. Overall, the proposed approach offers a scalable, efficient, and reliable solution for automated hydrological monitoring, demonstrating potential for real time river gauge digitization and improved water resource management.
• Abstract（参考訳）: 河川水位モニタリングは,洪水予報,水資源管理,生態保護に不可欠である。 従来の水文学的な観察法は、しばしば手動による測定誤差や環境制約によって制限される。 本研究では, 視覚に基づく水線検出, YOLOv8 のポーズスケール抽出, 大規模マルチモーダル言語モデル (GPT 4o と Gemini 2.0 Flash) を統合し, 自動河川ゲージプレート読取のためのハイブリッドフレームワークを提案する。 この手法は、画像前処理、アノテーション、水線検出、スケールギャップ推定、数値読取の逐次段階を含む。 実験の結果、水線検出は94.24%、F1スコアは83.64%に達し、スケールギャップ検出は正確な幾何学的校正を行い、その後に読み取られた。 スケールギャップメタデータを組み込むことでLCMの予測性能は大幅に向上し、ゲミニステージ2は平均絶対誤差が5.43cm、根平均誤差が8.58cm、R2が0.84cmに達した。 その結果, 画像品質に対するLCMの感度が向上し, 劣化した画像は高い誤差を生じ, 幾何メタデータとマルチモーダル人工知能を組み合わせることの重要性が強調された。 提案手法は,自動水文モニタリングのためのスケーラブルで効率的で信頼性の高いソリューションを提供し,河川ゲージのリアルタイムデジタル化と水資源管理の改善の可能性を実証する。

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