SideSeeing：用于人行道评估的多模态数据集与工具集合
计算机视觉与模式识别
2024-07-15 v2 计算机与社会
摘要
本文介绍了 SideSeeing，这是一个为评估构建环境而提供工具和数据集的新型计划。我们提出了一种街道级数据获取、加载与分析框架。通过该框架，我们收集了一个新的数据集，将来自胸部挂载移动设备的同步视频脚像与传感器数据（加速度计、陀螺仪、磁力计和 GPS）相结合。每个数据样本代表用户在巴西和美国多家医院附近拍摄人行道时所遍历的路径。该数据集包含约3小时的内容，覆盖12公里范围内的9家医院，并包括325,000个视频帧及其对应的传感器数据。此外，我们还提出了一个专为人行道场景识别创建的68元素分类学。SideSeeing 是一步步致力于构建一套工具，供城市专家使用进行深入的人行道可访问性评估。SideSeeing 数据和工具已在 https://sites.usp.br/sideseeing/ 公开获取。
引用
@article{arxiv.2407.06464,
title = {SideSeeing: A multimodal dataset and collection of tools for sidewalk assessment},
author = {R. J. P. Damaceno and L. Ferreira and F. Miranda and M. Hosseini and R. M. Cesar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06464},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 7 figures