CityPulse: Fine-Grained Assessment of Urban Change with Street View Time Series

要約

都市の変容は、個人にも地域社会全体にも大きな社会的影響を与える。こうした変化を正確に評価することは、その根本的な原因を理解し、持続可能な都市計画を実現するために不可欠である。従来の計測では、空間的・時間的な粒度に制約があり、リアルタイムの物理的変化を捉えられないことが多い。一方、歩行者の視点から都市空間の鼓動を捉えるストリートビュー画像は、高精細で最新の、都市の変化の現場での視覚的な代用品として追加することができる。我々は、これまでで最大規模のストリートビュー時系列データセットを収集し、建築環境の物理的変化を効果的に捉えるためのエンドツーエンドの変化検出モデルを提案する。先行文献とのベンチマーク比較や、都市全体レベルでの実装により、提案手法の有効性を実証する。我々のアプローチは、既存のデータセットを補完し、都市の変化をきめ細かく正確に評価できる可能性を秘めている。

要約(オリジナル)

Urban transformations have profound societal impact on both individuals and communities at large. Accurately assessing these shifts is essential for understanding their underlying causes and ensuring sustainable urban planning. Traditional measurements often encounter constraints in spatial and temporal granularity, failing to capture real-time physical changes. While street view imagery, capturing the heartbeat of urban spaces from a pedestrian point of view, can add as a high-definition, up-to-date, and on-the-ground visual proxy of urban change. We curate the largest street view time series dataset to date, and propose an end-to-end change detection model to effectively capture physical alterations in the built environment at scale. We demonstrate the effectiveness of our proposed method by benchmark comparisons with previous literature and implementing it at the city-wide level. Our approach has the potential to supplement existing dataset and serve as a fine-grained and accurate assessment of urban change.

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