Shaded Route Planning Using Active Segmentation and Identification of Satellite Images

要約

熱波は、特に夏の高温に長時間さらされることにより、重大な健康リスクをもたらします。
弱い立場にある人々、特に日の当たる歩道を歩く歩行者や自転車は、日影率の考慮を通じて体性感覚温度の影響を組み込んだルート計画方法の開発を動機づけています。
この論文は、セグメンテーション基盤モデルを利用して高解像度の衛星画像から陰影領域を抽出するパイプラインを初めて紹介します。
これらのエリアは多層道路地図に統合され、ユーザーは距離と日陰の露出のバランスに基づいてルートをカスタマイズできるため、屋外活動中の快適さと健康が向上します。
具体的には、道路地図のグラフベースの表現を構築します。リンクは接続性を示し、動的なルート計画のために日影率データで更新されます。
このシステムはビデオデモンストレーションを使用してすでにオンラインで実装されており、2024 年のパリオリンピック期間中に旅行者を支援するために特に適応される予定です。

要約(オリジナル)

Heatwaves pose significant health risks, particularly due to prolonged exposure to high summer temperatures. Vulnerable groups, especially pedestrians and cyclists on sun-exposed sidewalks, motivate the development of a route planning method that incorporates somatosensory temperature effects through shade ratio consideration. This paper is the first to introduce a pipeline that utilizes segmentation foundation models to extract shaded areas from high-resolution satellite images. These areas are then integrated into a multi-layered road map, enabling users to customize routes based on a balance between distance and shade exposure, thereby enhancing comfort and health during outdoor activities. Specifically, we construct a graph-based representation of the road map, where links indicate connectivity and are updated with shade ratio data for dynamic route planning. This system is already implemented online, with a video demonstration, and will be specifically adapted to assist travelers during the 2024 Olympic Games in Paris.

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