River Surface Patch-wise Detector Using Mixture Augmentation for Scum-cover-index

要約

都市河川は、住宅生活に影響を与える水環境を提供します。
河川水面の監視は、どこで洗浄を優先し、いつ洗浄処理を自動的に開始するかを決定するために重要になっています。
私たちは、川の表面に蓄積し、川の臭いの原因となり、景観に外部の経済的影響を与える有機泥、つまり「スカム」に焦点を当てています。
まばらに分布し、有機的な形状の不安定なパターンの特徴のため、監視プロセスの自動化は困難であることが判明しました。
混合画像拡張を使用して川面のスカム機能を検出するパッチワイズ分類パイプラインを提案し、川に浮かぶスカムと、建物、橋、電柱などの近くの構造物によって反射される川面の絡み合った背景との間の多様性を高めます。
そして障壁。
さらに、河川のスカムインデックスカバーを提案して、オンラインでより悪いグレードを監視し、浮遊するスカムを収集し、化学処理ポリシーを決定するのに役立ちます。
最後に、数日間にわたって川のスカムイベントを記録する 10 分ごとのフレームを使用して、時系列データセットにこの方法を適用する方法を示します。
パイプラインの重要性とその実験結果について説明します。

要約(オリジナル)

Urban rivers provide a water environment that influences residential living. River surface monitoring has become crucial for making decisions about where to prioritize cleaning and when to automatically start the cleaning treatment. We focus on the organic mud, or ‘scum’, that accumulates on the river’s surface and contributes to the river’s odor and has external economic effects on the landscape. Because of its feature of a sparsely distributed and unstable pattern of organic shape, automating the monitoring process has proved difficult. We propose a patch-wise classification pipeline to detect scum features on the river surface using mixture image augmentation to increase the diversity between the scum floating on the river and the entangled background on the river surface reflected by nearby structures like buildings, bridges, poles, and barriers. Furthermore, we propose a scum-index cover on rivers to help monitor worse grade online, collect floating scum, and decide on chemical treatment policies. Finally, we demonstrate the application of our method on a time series dataset with frames every ten minutes recording river scum events over several days. We discuss the significance of our pipeline and its experimental findings.

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