OASIS：大规模城市人行路径自动评估系统
计算机视觉与模式识别
2023-05-08 v2
摘要
对公共通行权（PROW）进行无障碍障碍检查，对于监测和维持社区的可步行性、可滚行性、安全性、主动出行及可持续性的建成环境十分必要。然而，由测量员或众包进行的PROW检查费力、不一致、成本高且难以规模化。智慧城市发展的核心在于将信息技术应用于市政资产评估与管理。与机动车道路相比，人行道尚未被常规整合进信息系统以优化或辅助市政服务。我们开发了开放自动人行道检查系统（OASIS），一个免费开源的自动制图系统，利用移动物理设备提取人行道网络数据。OASIS利用神经网络、图像感知、基于位置的方法以及紧凑硬件的进展，执行人行道分割与制图，并识别障碍，从而生成可用于路由以及分析与运营报告的GIS步行交通层。我们描述了一个在真实场景采集的图像上训练与测试的原型系统，并有当地交通路径审查团队中的人工测量员参与。试点显示路径制图精度与召回率良好（分别为0.94、0.98）。此外，测量员团队在野外的作业效率得到提升。通过设计，OASIS考虑了采纳因素，以确保系统能轻松集成到政府路径审查团队的工作流中，且产出数据可与公共数据公地互操作。
引用
@article{arxiv.2303.02287,
title = {OASIS: Automated Assessment of Urban Pedestrian Paths at Scale},
author = {Yuxiang Zhang and Suresh Devalapalli and Sachin Mehta and Anat Caspi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.02287},
year = {2023}
}