利用人工智能绘制脆弱人群分布图
计算机视觉与模式识别
2021-07-30 v1 图像与视频处理
摘要
人道主义行动需要准确信息以高效调配支援行动。此类信息可以是建筑足迹、建筑功能和人口密度的地图。在工业化国家，得益于可靠的普查数据和国家地理数据基础设施，获取这些信息相对容易；但在发展中国家并非如此，那里的数据往往不完整或过时。由遥感影像生成的建筑地图可在这些国家部分缓解这一难题，但因不同的景观构型与验证数据缺乏而不总准确。即便存在，建筑足迹图层通常也不揭示更细粒度的建筑属性，如层数或建筑功能（例如办公、住宅、学校等）。在本项目中，我们旨在利用异构数据源自动化建筑足迹与功能制图。第一步，我们拟使用用于语义图像分割的深度学习模型从卫星数据勾绘建筑。建筑功能应通过解析社交媒体数据（如推文）以及地面影像来获取，以自动识别不同建筑功能并检索如建筑层数等进一步信息。增补这些属性的建筑地图使得推导更精确的人口密度图成为可能，而后者是定向提供人道主义援助所需的。
引用
@article{arxiv.2107.14123,
title = {Mapping Vulnerable Populations with AI},
author = {Benjamin Kellenberger and John E. Vargas-Muñoz and Devis Tuia and Rodrigo C. Daudt and Konrad Schindler and Thao T-T Whelan and Brenda Ayo and Ferda Ofli and Muhammad Imran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.14123},
year = {2021}
}