基于高分辨率航空图像的非正规开发地区电网重建
计算机视觉与模式识别
2024-12-12 v1
摘要
截至 2023 年，全球迁移人口已达纪录的 1.17 亿人，十年前的数量已翻倍，其中 3200 万为受 UNHCR 管辖的难民，870 万居住在难民营。这些人群面临的最大挑战之一是缺乏电力访问，80% 的 870 万难民和被迁移人口在营地依赖传统生物燃料烹饪，且缺乏可靠电力以完成烹饪和充电等基本任务。收集木柴的负担常落在妇女和儿童身上，他们经常前往距离 20 公里的危险地区，增加了易受伤害的风险。虽然电力访问可显著缓解这些挑战，但主要障碍是缺乏准确的电网基础设施图，尤其是在难民营等资源受限的环境中，需要进行能源规划。现有的电网图往往已过时、不完整，或依赖昂贵、复杂的技术，限制了其实用性。为此，PGRID 提出了一种新颖的基于应用程序的方法，利用高分辨率航空图像检测电灯杆并分割电线，创建精确的电网图。PGRID 在肯尼亚图卡纳地区（具体为卡库马和卡洛贝耶营区）进行测试，覆盖面积为 84 平方公里，居民超过 20 万人。我们的发现表明，PGRID 在非正规定居区能提供高保真度的电网图，在杆件检测和线缆分割的 F1 分别为 0.71 和 0.82。这一研究突显了在非正规定居区利用开放数据和有限标签来改进电网绘图的实际应用，为那些急需可持续能源基础设施解决方案的迁移人口数量不断增加的背景下提供了可行的路径。
引用
@article{arxiv.2412.07944,
title = {PGRID: Power Grid Reconstruction in Informal Developments Using High-Resolution Aerial Imagery},
author = {Simone Fobi Nsutezo and Amrita Gupta and Duncan Kebut and Seema Iyer and Luana Marotti and Rahul Dodhia and Juan M. Lavista Ferres and Anthony Ortiz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07944},
year = {2024}
}
备注
Accepted to WACV 2025 IEEE/CVF Winter Conference