Drones4Good: Supporting Disaster Relief Through Remote Sensing and AI

要約

災害発生後に効果的に対応するために、救急サービスと救援機関は被災地域に関するタイムリーで正確な情報に依存しています。
リモート センシングは、広いエリアの迅速な調査を可能にすることで、そのような情報の収集に必要な時間と労力を大幅に削減する可能性があります。
これを達成するための主な課題は、リモートで検知されたデータから関連情報を自動的に抽出することです。
この研究では、ドローンベースのデータと深層学習手法を組み合わせることで、自動化された大規模な状況評価がどのように可能になるかを示します。
さらに、自律型ドローンベースの救援物資の提供を展開するためのオンボード画像処理技術の統合を実証します。
この結果は、現場での迅速かつ大規模な画像分析の実現可能性と、機内画像処理によりドローンによる救援物資搬送の安全性を高めることができることを示しています。

要約(オリジナル)

In order to respond effectively in the aftermath of a disaster, emergency services and relief organizations rely on timely and accurate information about the affected areas. Remote sensing has the potential to significantly reduce the time and effort required to collect such information by enabling a rapid survey of large areas. To achieve this, the main challenge is the automatic extraction of relevant information from remotely sensed data. In this work, we show how the combination of drone-based data with deep learning methods enables automated and large-scale situation assessment. In addition, we demonstrate the integration of onboard image processing techniques for the deployment of autonomous drone-based aid delivery. The results show the feasibility of a rapid and large-scale image analysis in the field, and that onboard image processing can increase the safety of drone-based aid deliveries.

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