面向全球尺度的人群+AI 技术以绘制并评估残障人士人行道
计算机视觉与模式识别
2022-08-23 v2 人机交互
摘要
全球范围内缺乏关于人行道位置、状况与可达性的数据，这不仅影响人们的出行地点与方式，也从根本上限制了交互式地图工具与城市分析。本文描述了初步工作：利用分层多尺度注意力模型从卫星影像中半自动构建人行道网络拓扑，基于主动学习的语义分割从街景图像推断路面材质，并使用人群+AI 评估人行道状况与可达性特征。最后我们呼吁建立一个标注的人行道及人行道可达性问题的卫星与街景场景数据库，并配套标准化基准。
引用
@article{arxiv.2206.13677,
title = {Towards Global-Scale Crowd+AI Techniques to Map and Assess Sidewalks for People with Disabilities},
author = {Maryam Hosseini and Mikey Saugstad and Fabio Miranda and Andres Sevtsuk and Claudio T. Silva and Jon E. Froehlich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.13677},
year = {2022}
}
备注
CVPR 2022 AVA (Accessibility, Vision, and Autonomy Meet) Workshop