面向印度的 Human-AI 可访问性映射：基于 VLM 的标注与面向 POI 的分析——以 Chandigarh 为例
人机交互
2026-02-18 v2 计算机视觉与模式识别
计算机与社会
摘要
Project Sidewalk 是一个基于网页的平台，能够通过在城市街道上虚拟漫步来进行城市尺度的人行道可访问性众包标注。该工具已在全球 40 个城市使用，包括美国、墨西哥、智利和欧洲。本文描述了为在 Chandigarh, 印度部署所做的改造工作，包括修改标注类型、提供示例，并集成基于 VLM 的任务指导，该指导能根据街道场景和元数据分析调整指令。我们的评估以 3 名标注员为对象，显示 AI 任务指导实用性，平均得分为 4.66。使用经过改造的 Project Sidewalk 工具，我们对 Chandigarh 三个不同土地利用的区域（住宅、商业和教育）进行了以 POI 为中心的可访问性分析，覆盖约 40 公里的人行道。对这三片区域约 40 公里的道路进行审计，约 230 个 POI 中发现 1,644 个位置可通过基础设施改进来提高可访问性。
引用
@article{arxiv.2602.09216,
title = {Towards Human-AI Accessibility Mapping in India: VLM-Guided Annotations and POI-Centric Analysis in Chandigarh},
author = {Varchita Lalwani and Utkarsh Agarwal and Michael Saugstad and Manish Kumar and Jon E. Froehlich and Anupam Sobti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.09216},
year = {2026}
}
备注
Accepted at the Second Workshop on AI for Urban Planning (AI4UP) at AAAI 2026