Spatiotemporal characterization of urban activity and environment with imagery and deep learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: There are limited data on human activity and the environment needed to inform policies and target infrastructures to improve the health and wellbeing of residents in cities in sub-Saharan Africa, the world’s fastest urbanising region. METHODS: We collected a bespoke dataset of 2.10 million images in Accra, Ghana, captured at five-minute internals over ~15 months at 145 representative locations. We retrained a convolutional neural network using a manually labelled subset of images to identify people (including street vendors) and 18 objects – categorised into large vehicles, small vehicles, two wheelers, objects from the market, refuse and animals – that collectively represent important features of human activity and the environment in the city. RESULTS:We identified 23.5 million of these objects in our dataset. Of these, 9.66 million (41%) were humans, followed by cars (4.19 million; 18%). We found strong correlation among the number of people, large vehicles and market-related objects, which were typically captured in the business and commercial core and high-density residential areas; moderate correlation between these three categories and small vehicles; weak correlation with two wheelers; and inverse correlation with refuse and animals which were more common in the peripheral areas of the city. The frequency of objects changed throughout the day with the extent of variation dependent on the type of object and location. There were noticeable reductions in the number of people, vehicles and market related activity in commercial and business areas during the Covid-19 lockdown, but smaller reductions observed in high-density residential areas. CONCLUSIONS:Contextual adaptation of computer vision tools can reduce the global gap in data on cities to advance sustainable and healthy urban development. Our data and approach have the potential to be applied to a range of urban environmental topics, including estimating road-traffic volume/flows and identifying sources of air and noise pollution. KEYWORDS: Big data, imagery, deep learning, built Environment; covid-19; traffic-related
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».