结合人机智能利用社交媒体图像进行快速损害评估
社会与信息网络
2020-04-15 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
快速损害评估是响应组织在灾害发生初期为理解道路、桥梁和建筑等基础设施受损规模而执行的核心任务之一。本文分析了在真实世界灾害中利用社交媒体图像内容进行快速损害评估的效用。一个与志愿响应组织协作启用的自动图像处理系统处理了约 28 万张图像以了解灾害造成的损害程度。该系统基于领域专家在灾害期间分析的约 2.9 万张系统处理图像的反馈，达到了 76% 的准确率。一项广泛的错误分析揭示了系统面临的若干见解与挑战，这对研究界推进该研究方向至关重要。
引用
@article{arxiv.2004.06675,
title = {Rapid Damage Assessment Using Social Media Images by Combining Human and Machine Intelligence},
author = {Muhammad Imran and Firoj Alam and Umair Qazi and Steve Peterson and Ferda Ofli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06675},
year = {2020}
}
备注
Accepted at ISCRAM 2020 conference