迈向数据驱动的干预：街道级多模态感知的机遇与挑战

过去几十年，数据采集硬件的改进与新颖的人工智能算法相结合，使研究人员能够以前所未有的规模理解城市环境。从参与者之间的局部互动到全市范围的基础设施问题，这种新的数据驱动方法促成了更明智、更可信的决策过程，旨在将城市转变为更安全、更公平的生活场所。这一新时刻开启了理解各种现象的新机遇，这些现象直接影响城市对异质性人群的可达性。具体而言，感知不同场景下参与者之间局部化的物理互动，可以推动城市环境中的实质性干预，使其对所有人更安全。在本文中，我们列举了利用街头级多模态传感数据赋能领域专家做出更明智决策，并最终支持数据驱动政策制定框架的机遇和相关挑战。本文提出的挑战可以激励计算机视觉和人机交互等不同领域的研究，以支持城市更可持续地发展。