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# Informatica# Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Usare la tecnologia per rendere più veloci i soccorsi in caso di alluvione

Un nuovo set di dati e modelli accelerano le operazioni di ricerca e soccorso dopo le inondazioni.

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Le Inondazioni possono essere davvero un problema, soprattutto per i paesi del Sud Asia come Bangladesh, India e Pakistan. Affrontano inondazioni così spesso che sembra quasi il modo in cui la natura dice: “Sorpresa! Ecco dell'acqua!” Ma sul serio, queste inondazioni possono causare seri guai, sommersi le case e mettere in pericolo delle vite.

Immagina di dover cercare dei sopravvissuti in un'area allagata. Ci vuole tempo, e ogni minuto conta. Per fortuna, con un po' di abilità tecnologiche, possiamo accelerare le cose. Usando immagini aeree e algoritmi intelligenti, possiamo capire dove sono le inondazioni e dove si trovano esattamente le persone e le case. Questo significa che le squadre di soccorso possono arrivare nei posti giusti più velocemente e salvare più vite.

Il Nuovo Dataset: Le Immagini di Inondazioni del Tuo Quartiere

Per far funzionare tutto ciò, abbiamo creato un nuovo dataset pieno di immagini aeree di inondazioni nel sud dell'Asia. Questa collezione è come un forziere per le missioni di soccorso. Il dataset ha immagini suddivise in quattro categorie:

  • Solo inondazione
  • Inondazione con case
  • Inondazione con persone
  • Nessuna inondazione

Non abbiamo semplicemente scattato foto a caso. Abbiamo selezionato con attenzione immagini che mostrano le caratteristiche uniche delle inondazioni nei paesi asiatici meridionali. Per esempio, le forme delle case e i colori dell'acqua delle inondazioni sono tutti simili in questa regione, rendendo più facile per i nostri strumenti tecnologici riconoscere schemi e differenze.

I Modelli Super Intelligenti

Per aiutare a classificare queste immagini, abbiamo utilizzato diversi modelli informatici avanzati. Abbiamo provato un Modello speciale chiamato Compact Convolutional Transformer (CCT), insieme ad altri modelli ben noti costruiti su una base simile. Pensali come un gruppo di supereroi, ognuno con le proprie abilità per affrontare la sfida della classificazione delle scene di inondazione.

Abbiamo anche usato un modello di rilevamento oggetti figo chiamato YOLOv8 per localizzare case e persone nelle immagini. È come avere un paio di occhi da aquila che possono individuare ciò che è importante nel caos di un'inondazione. Poi abbiamo confrontato come hanno funzionato questi modelli, proprio come una competizione amichevole tra supereroi.

Comprendere la Situazione delle Inondazioni

Le inondazioni sono tra i disastri naturali più frustranti e distruttivi. Il Sud Asia è particolarmente vulnerabile a causa della sua geografia. Precipitazioni elevate, innalzamento del livello del mare e case costruite con materiali diversi possono tutti contribuire al caos causato dalle inondazioni.

Per esempio, a giugno 2024, una vasta inondazione in Bangladesh ha lasciato circa 1,8 milioni di persone intrappolate. Questo dimostra quanto molte persone siano impreparate durante eventi del genere. Una situazione simile è avvenuta in Pakistan nel 2022, con inondazioni che hanno colpito un terzo della nazione e hanno avuto un impatto su circa 33 milioni di vite.

In tempi di disastro, vari gruppi governativi e di aiuto utilizzano spesso barche e aerei per cercare i sopravvissuti, ma questo può richiedere molto tempo prezioso. Quindi, trovare modi più intelligenti per individuare rapidamente le persone è cruciale.

Imparare dalle Esperienze Passate

Altri ricercatori hanno cercato di affrontare le sfide delle operazioni di soccorso dopo le inondazioni. Per esempio, alcuni hanno utilizzato Droni e reti neurali per identificare le aree allagate. L'uso del rilevamento remoto e delle immagini satellitari è un modo per raccogliere dati, ma questo approccio ha i suoi limiti. I droni possono avvicinarsi e dare una visione molto più chiara della situazione attuale.

L'obiettivo principale del nostro lavoro è velocizzare gli sforzi di soccorso e ridurre al minimo le vittime. Utilizzando immagini aeree, possiamo rapidamente individuare dove sono le inondazioni, specialmente nei paesi del Sud Asia dove l'ambiente geografico e culturale è simile.

Grande Potenziale di Cambiamento

Il nostro lavoro si concentra sul migliorare le iniziative di ricerca e soccorso in queste aree del Sud Asia soggette a inondazioni. Utilizzare droni per l'imaging aereo può dare il vantaggio alle squadre di soccorso aiutandole a mappare con precisione le zone allagate e trovare le persone. Con l'introduzione di modelli basati su transformer nella classificazione delle immagini, possiamo rendere questo processo ancora più efficace.

Uno Sguardo da Vicino al Dataset

Chiamiamo il nostro dataset AFSSA (Aerial Flood Scene South Asia). A differenza di altri dataset che includono immagini da tutto il mondo, il nostro è specificamente pensato per il Sud Asia. Questo gli dà migliori possibilità di funzionare bene con i compiti di classificazione delle inondazioni nella regione.

Per raccogliere le immagini, abbiamo setacciato YouTube alla ricerca di riprese di eventi di inondazione reali catturati dai droni. Queste riprese ci hanno dato una visione più autentica della situazione. Abbiamo raccolto video da Bangladesh, India e Pakistan per assicurarci di avere un dataset ben equilibrato con scene di inondazione varie.

Dopo aver raccolto il materiale, abbiamo estratto immagini e le abbiamo categorizzate nelle quattro classi menzionate prima. Abbiamo raccolto oltre 300 immagini per ogni categoria, assicurandoci di avere abbastanza dati con cui lavorare.

Creare Più Immagini con l'Aumento

Per rendere il nostro dataset ancora più grande, abbiamo utilizzato una tecnica chiamata aumento delle immagini. Questo implica creare variazioni delle nostre immagini ruotandole, spostandole e capovolgendole. Dopo questo passaggio, abbiamo ottenuto oltre 8600 immagini, rendendo il nostro dataset piuttosto robusto.

Abbiamo anche migliorato il contrasto delle nostre immagini utilizzando un metodo chiamato CLAHE. Questo aiuta a mettere in risalto i dettagli importanti, rendendo più facile per i nostri modelli apprendere e fare previsioni accurate.

Mantenere Tutto Etico

Ci siamo assicurati di seguire pratiche etiche mentre raccolglievamo le nostre immagini. Tutti i video di YouTube che abbiamo utilizzato erano pubblici, e abbiamo dato i giusti crediti ai creatori di contenuti. Non c'è bisogno di essere subdoli quando c'è un modo per mantenere tutto in regola.

I Nostri Modelli: Le Stelle dello Spettacolo

Abbiamo implementato diversi modelli per i nostri compiti di classificazione. Ogni modello ha il suo numero di parametri, che è fondamentalmente un modo eleganti di dire quanto sia complesso il modello. Il modello CCT ha spiccato per la sua migliore performance, con un'accuratezza impressionante del 98,62%.

Gli altri modelli basati su transformer che abbiamo testato, come il Vision Transformer (ViT) e il Swin Transformer, hanno avuto prestazioni decenti, ma non sono riusciti a tenere il passo con il CCT.

Nel frattempo, i nostri modelli basati su CNN hanno mostrato vari livelli di successo. Il modello ensemble, che combina diverse CNN, è riuscito a raggiungere un'accuratezza abbastanza alta anche.

I Risultati Sono Qui!

Dopo aver eseguito tutti i nostri modelli, abbiamo valutato le loro prestazioni usando metriche come accuratezza, precisione e richiamo. I modelli basati su transformer hanno generalmente performato meglio di quelli basati su CNN. Il CCT è stato il campione principale, dimostrando quanto sia efficace nella classificazione delle scene di inondazione.

La matrice di confusione è come un tabellone dei punteggi che mostra quanto bene ha fatto ogni modello. Il CCT ha avuto un grande numero di veri positivi, il che significa che ha identificato correttamente le aree allagate e la presenza umana.

L'Impatto della Nostra Ricerca

Questa ricerca non è solo un esercizio accademico. Ha implicazioni reali per le persone che vivono in regioni soggette a inondazioni. Abilitando droni e altri sistemi aerei a identificare case e persone in aree allagate, possiamo aiutare i soccorritori a raggiungere più velocemente chi ha bisogno.

In un momento critico, questa tecnologia potrebbe fare la differenza tra la vita e la morte per qualcuno bloccato a causa di un'inondazione.

Cosa C'è nel Futuro?

Guardando avanti, abbiamo in programma di migliorare ulteriormente il nostro dataset. Vogliamo raccogliere quante più immagini aggiuntive possibile e aumentare la complessità dei nostri modelli. Più dati abbiamo, meglio i nostri modelli possono imparare e adattarsi.

Vogliamo anche esplorare l'idea di integrare i nostri modelli di classificazione nelle piattaforme UAV esistenti. In questo modo, potremmo avere un potente set di strumenti di ricerca e soccorso prontamente disponibile per chi ne ha più bisogno in mezzo ai disastri naturali.

In conclusione, il nostro lavoro offre uno sguardo a come la tecnologia può aiutare ad affrontare le sfide poste dalle inondazioni. Con un po' di creatività e gli strumenti giusti, possiamo fare la differenza, potenzialmente salvando innumerevoli vite nel processo. Si tratta di trasformare quelle inondazioni da un disastro a una situazione gestibile, un'immagine alla volta.

Incrociamo le dita per meno inondazioni in futuro e più soluzioni tecnologiche per aiutare gli affetti!

Fonte originale

Titolo: Aerial Flood Scene Classification Using Fine-Tuned Attention-based Architecture for Flood-Prone Countries in South Asia

Estratto: Countries in South Asia experience many catastrophic flooding events regularly. Through image classification, it is possible to expedite search and rescue initiatives by classifying flood zones, including houses and humans. We create a new dataset collecting aerial imagery of flooding events across South Asian countries. For the classification, we propose a fine-tuned Compact Convolutional Transformer (CCT) based approach and some other cutting-edge transformer-based and Convolutional Neural Network-based architectures (CNN). We also implement the YOLOv8 object detection model and detect houses and humans within the imagery of our proposed dataset, and then compare the performance with our classification-based approach. Since the countries in South Asia have similar topography, housing structure, the color of flood water, and vegetation, this work can be more applicable to such a region as opposed to the rest of the world. The images are divided evenly into four classes: 'flood', 'flood with domicile', 'flood with humans', and 'no flood'. After experimenting with our proposed dataset on our fine-tuned CCT model, which has a comparatively lower number of weight parameters than many other transformer-based architectures designed for computer vision, it exhibits an accuracy and macro average precision of 98.62% and 98.50%. The other transformer-based architectures that we implement are the Vision Transformer (ViT), Swin Transformer, and External Attention Transformer (EANet), which give an accuracy of 88.66%, 84.74%, and 66.56% respectively. We also implement DCECNN (Deep Custom Ensembled Convolutional Neural Network), which is a custom ensemble model that we create by combining MobileNet, InceptionV3, and EfficientNetB0, and we obtain an accuracy of 98.78%. The architectures we implement are fine-tuned to achieve optimal performance on our dataset.

Autori: Ibne Hassan, Aman Mujahid, Abdullah Al Hasib, Andalib Rahman Shagoto, Joyanta Jyoti Mondal, Meem Arafat Manab, Jannatun Noor

Ultimo aggiornamento: Oct 31, 2024

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2411.00169

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.00169

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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