基于人工智能的社交媒体滑坡报告实时检测系统
计算机与社会
2023-06-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出一个在线系统，利用最先进的人工智能技术实时挖掘社交媒体数据以自动识别滑坡相关信息。所设计的系统能够(i)通过剔除重复和无关内容来减轻信息过载，(ii)识别滑坡图像，(iii)推断图像地理位置，以及(iv)对分享信息的账户用户类型（机构或个人）进行分类。该系统于2020年2月部署于https://landslide-aidr.qcri.org/landslide_system.php，用于监测实时Twitter数据流，并自此持续运行，为英国地质调查局和欧洲地中海地震中心等合作伙伴提供时效性关键信息。我们相信该系统既能助力全球滑坡数据的收集以支撑进一步研究，也能支持全球滑坡地图绘制，从而促进应急响应与决策制定。
引用
@article{arxiv.2202.07475,
title = {A Real-time System for Detecting Landslide Reports on Social Media using Artificial Intelligence},
author = {Ferda Ofli and Umair Qazi and Muhammad Imran and Julien Roch and Catherine Pennington and Vanessa Banks and Remy Bossu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.07475},
year = {2023}
}
备注
Landslide detection, Social media, Online system, Real time, Image classification, Computer vision, Artificial intelligence