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铺装还是未铺装?数据集可以改善道路表面数据,以促进交通、安全和经济发展

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发表于 前天 20:52 | 显示全部楼层 |阅读模式 IP归属地:亚太地区
路面信息在多个领域发挥着重要作用,影响着从交通安全到经济增长和环境可持续性等各个方面。了解道路是否铺设会影响路线规划和应急响应的决策。
例如,未铺砌的道路(尤其是维护不善或受天气影响的道路)会增加事故风险。紧急服务需要准确的路面信息来选择最安全、最有效的路线,尤其是在基础设施有限的地区。
除了安全之外,这些数据对于优化供应链、支持农业经营和改善工业物流也至关重要。道路状况不佳会导致延误、运输成本增加和效率降低,从而阻碍经济发展。
对于 Google 地图、OpenStreetMap (OSM) 和 GPS 系统等导航工具而言,准确的路面信息至关重要,尤其是在农村或欠发达地区。通过提高导航系统的精度,路面数据可在全球范围内提高安全性和效率。
在微软和谷歌等公司的推动下,地理空间技术的最新进展促进了全球地图绘制。他们的努力增强了建筑物和道路的地图绘制,特别是在服务不足的地区。
然而,绘制地图只是第一步。添加道路表面类型等详细信息可以提高地图数据的准确性和实用性。通过这些属性丰富 OpenStreetMap (OSM),使其成为全球决策和支持服务的更有价值的工具。
目前,OSM 中只有 33% 的道路具有路面类型信息,发展中地区的差距更大。为了解决这一问题,HeiGIT 发布了有关道路路面类型(铺装或未铺装)的全球数据集,为人道主义工作、城市规划和经济发展做出了贡献。
该数据集是在大数据、机器学习和地理空间分析的帮助下精心策划的。该团队在使用尖端深度学习技术改进全球路面分类方面取得了重大进展。道路图像的多样性带来了重大挑战,尤其是来自 Mapillary 等众包平台,该平台在全球范围内提供大量街景图像。
为了制作出强大的训练数据集,该团队于 2023 年 7 月使用 HeiGIT CrowdMap 网络应用程序组织了一场地图马拉松。30 名志愿者齐聚一堂,对来自撒哈拉以南非洲 39 个国家/地区的 20,000 张随机 Mapillary 图像进行了标记,将其归类为“铺砌路面”、“未铺砌路面”或“不良图像”。这一标记过程为该模型创建了一个可靠的训练集。
在此过程中,该团队发现了与全球道路表面数据和 Mapillary 覆盖范围相关的城市和农村基础设施的重要趋势。Mapillary 的全球覆盖范围仍然有限,平均只有 3.48% 的 OpenStreetMap (OSM) 道路被覆盖。城市地区的覆盖率较高,为 8.88%,而农村地区的覆盖率较低,仅为 2.65%。
但高速公路、主干道等关键道路的覆盖率明显较高,达到45%,西欧、北美和澳大利亚的城市覆盖率高达70%。
就全球道路路面趋势而言,分析显示城市和农村地区存在显著差异。在大多数城市地区,铺装道路占道路网的 60%-80%。相比之下,农村地区(尤其是非洲和亚洲)的道路路面类型更加多样化。这些地区的铺装道路覆盖率低于 40%,巴基斯坦、尼泊尔、卢旺达和莫桑比克等国家以铺装道路比例较低而著称。
研究还显示,道路基础设施与发展水平之间存在很强的相关性,人类发展指数 (HDI) 得分较高的国家通常拥有更多的铺装道路。人类发展指数较低的地区,尤其是农村地区,路面质量差异较大。
分析结果还包括一张可视化地图,展示了道路表面状况和 OSM 中可用的数据范围。北美和欧洲等发达地区的路面记录良好,大部分道路为铺装路面,而非洲、南美和亚洲部分地区的非铺装道路较多,路面数据不太全面。
由于道路基础设施仍然是社会经济发展的关键指标,我们的全球道路表面数据集将提供宝贵的见解,帮助建立一个更加互联互通、更具弹性的世界。生成的数据集在人道主义数据交换中公开提供,并作为预印本在arXiv服务器上提供。这使得地理空间应用和计算机视觉建模方面的进一步分析成为可能。
最终,我们的路面数据集成为研究人员、规划人员和人道主义组织的重要资源,弥补了全球基础设施数据的空白,并支持与交通安全、经济增长和环境保护相关的目标。

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