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J-GLOBAL ID：202002261365516673   整理番号：20A2580644

Newport Beach,Californiaにおける高潮洪水を監視するためのAI支援市民科学【JST・京大機械翻訳】

AI-supported citizen science to monitor high-tide flooding in newport beach, California

著者 (2件)： Golparvar Behzad (Rutgers University) ,  Wang Ruo-Qian (Rutgers University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ARIC ’20  ページ： 66-69  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： HTFは通常広く普及し,自然過程とインフラストラクチャに依存して局所化された水蓄積を形成するため,ハイチド洪水(HTF)のモニタリングは挑戦的である。観測所監視システムと衛星イメージングには,それらの一定の限界がある。今日まで,市民科学はHTFを監視するための最も有望な手段と考えられており,それは洪水事象のコミュニティとリアルタイムの1次nessの広大な連続範囲を提供する。ここでは,HTFモニタリングのための柔軟な人工知能(AI)支援市民科学プラットフォームを提示した。洪水範囲は標準写真測量アルゴリズムを通して特定され,モノプロットと呼ばれるコンピュータビジョン技術と水深は参照オブジェクトを用いて推定することができる。本論文では,モノプロットを用いて,写真と対応するデジタル標高モデル(DEM)データ間の相関を確立し,DEMマップに洪水範囲と水深をマッピングし,データの不確実性を最小化し,データ信頼性,分解能,および全体値を強化した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *洪水 ,  信頼性 ,  不確実性 ,  写真測量 ,  *高潮 ,  コミュニティ ,  ハイチ共和国 ,  画像処理 ,  監視装置 ,  人工知能 ,  水深 ,  インフラストラクチャー ,  コンピュータビジョン ,  数値地形モデル

著者キーワード (4件)： コンピュータビジョン ,  洪水範囲の推定 ,  高潮洪水 ,  モノプロッティング

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高潮 ,  洪水 ,  AI ,  支援 ,  市民科学