街路樹の自動定量化と可視化【JST・京大機械翻訳】

Bahety Arpit; Saluja Rohit; Sarvadevabhatla Ravi Kiran; Subramanian Anbumani; Jawahar C. V.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216561517697 整理番号：22P0275729

街路樹の自動定量化と可視化【JST・京大機械翻訳】

Automatic Quantification and Visualization of Street Trees

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発行年： 2022年01月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

街路樹の数を評価することは,都市緑地の評価にとって不可欠であり,自治体が樹木飢餓街路を識別するための解決策を使用するのを助けることができる。また,異なるレベルの森林伐採と造林で道路を同定するのを助けることができる。しかし,街路樹の定量化の分野においてはほとんど研究がなされていない。本研究は,まず,路側樹木の計数のために注意深く設計されたデータ収集セットアップを説明する。次に,樹木をロバストに検出し定量化することを目指したユニークなアノテーション手順を述べた。著者らは,2500の街路樹で注釈付けされた1300のインドの道路シーンのデータセットに関する研究を行った。さらに,樹木を計数するために25kmの道路をカバーする5つの開催ビデオを使用した。最後に,現在のオブジェクト検出器を用いた街路ツリー検出,計数,および可視化フレームワーク,および思考的収集装置による新規だが簡単な計数アルゴリズムを提案した。経路およびカーネル密度ランキング(KDR)上の樹木の密度に基づく高レベル可視化は,樹木飢餓街路を認識するための迅速,正確および安価な方法を提供することを見出した。テスト画像で83.74%のツリー検出mAPを得て,それは著者らのベースラインで2.73%の改善である。木密度を測定する評価尺度として,ツリー計数密度分類精度(TCDCA)を提案した。テストビデオ上で96.77%のTCDCAを得て,ベースラインより22.58%の著しい改善を示し,著者らの計数モジュール性能がヒトレベルに近いことを示した。ソースコード:https://github.com/iHubData Mobility/public tree counting。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

公園,造園,緑化 , 道路付属施設

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