利用纵向行车记录仪数据识别纽约市脚手架问题
计算机视觉与模式识别
2024-02-13 v1 计算机与社会
摘要
脚手架，也称为人行道棚，是旨在保护行人免受施工和维修危险的临时结构。然而，一些人行道棚被放置多年。长期存在的脚手架成为眼中钉，造成人行道通行问题，并为非法活动提供掩护。如今，纽约市有超过8000个有效的脚手架许可证；更有问题的脚手架可能已过期或未获许可。本研究利用街景图像的计算机视觉技术，开发了全市脚手架的纵向地图。使用2023年8月至2024年1月间拍摄的29,156,833张行车记录仪图像数据集，我们开发了一种算法来跟踪脚手架随时间的存在情况。我们还设计并实现了将检测到的脚手架与报告的活动脚手架许可证位置进行匹配的方法，从而能够识别没有相应许可证的人行道棚。我们识别出850,766张脚手架图像，标记了5,156个活动人行道棚，并估计了529个未获许可的棚。我们讨论了野外脚手架分类器对城市技术、政府检查流程创新的影响，以及在纽约市以外的分布外评估。
引用
@article{arxiv.2402.06801,
title = {Fingerprinting New York City's Scaffolding Problem with Longitudinal Dashcam Data},
author = {Dorin Shapira and Matt Franchi and Wendy Ju},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.06801},
year = {2024}
}