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美国国防部联合人工智能中心开源自然灾害卫星图像数据集

​近日,美国国防部和卡内基梅隆大学软件工程研究所达成合作共识,计划开放一个标记的数据集。

作者: | 2019-06-25 17:03:27

近日,美国国防部和卡内基梅隆大学软件工程研究所达成合作共识,计划开放一个标记的数据集该数据集涵盖过去十年中一些最大的自然灾害被称为xBD同时涵盖了全球灾难的影响,如2010年袭击海地的地震。

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xBD包括大约700,000个建筑物的卫星图像,这些图像是在八种不同类型的自然灾害之前和之后发生的,包括地震,野火,洪水和火山爆发。它占地约5000平方公里,包含印度和非洲的洪水,老挝和巴西的大坝坍塌以及加利福尼亚和希腊的历史致命火灾。

该数据集将在未来几周内与xView 2.0 Challenge一起发布,以发掘xBD“这一过程为一系列标准提供了指导,这些标准指导了我们将目标纳入数据集的具体数据,以及当前损害评估过程的弱点。每次灾难都是孤立对待的。人类分析师使用的过程在不同的灾难类型中不可重复或可重现。这种不可复制的数据提出了机器学习算法使用的主要问题; 不同的灾害以不同的方式影响建筑物,建筑结构因国家而异,因此评估中的确定性是确保机器学习算法能够学习有意义模式的必要属性,报告中写道。

该组还发布了联合伤害量表,这是一个建筑物损坏评估量表,标志着受影响的建筑物遭受“轻微损坏”,“重大损坏”或“被毁坏”。这些图像来自DigitalGlobe的开放数据计划。

xBD是本周早些时候在计算机视觉和模式识别(CVPR2019年与数字视觉全球挑战研讨会一起举办的数十件作品之一。除了对xBD的贡献之外,美国国防部去年还与Facebook AI合作开发了来自Santa Rosa fireHurricane Harvey卫星图像的损伤评估方法系统。