I detta dokument behandlas problemet med klassificering av översvämningar och översvämningar efter upptäckt med hjälp av både sociala medier och satellitbilder. Att automatiskt upptäcka katastrofer som översvämningar är fortfarande en mycket utmanande uppgift. Fokus ligger på att identifiera gångbara vägar eller vägar vid översvämningar. Två nya lösningar presenteras, som utvecklades för två motsvarande uppgifter vid benchmarkingutmaningen MediaEval 2018. Uppgifterna är i) identifiering av bilder som ger belägg för vägpassabilitet och ii) differentiering och upptäckt av förbipasserbara och icke-passerbara vägar i bilder från två kompletterande informationskällor. För den första utmaningen förlitar vi oss främst på objekt och scen-nivå funktioner extraheras genom flera djupa modeller förträngda på ImageNet och platser datauppsättningar. De objekt och scen-nivå funktioner kombineras sedan med hjälp av tidiga, sena och dubbla fusionstekniker. För att identifiera om det är möjligt för ett fordon att passera en väg i satellitbilder förlitar vi oss på Convolutional Neural Networks och en överföringsbaserad klassificeringsmetod. Utvärderingen av de föreslagna metoderna görs på de storskaliga datamängder som tillhandahålls för referenstävlingen. Resultaten visar på en betydande förbättring av resultaten jämfört med den senaste tidens moderna metoder.
Till exempel användes i REF flera djupa modeller gemensamt på ett tidigt, sent och dubbel fusion sätt.
Automatic detection of passable roads after floods in remote sensed and social media data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}