本研究は、ストリートビュー画像を活用する都市計画の専門家へのインタビュー調査に基づいて行われた。インタビューの結果、ストリートビュー画像には以下のような課題が明らかになった:
空間的カバレッジ: ストリートビュー画像は道路沿いのみをカバーするため、歩行者専用道路や閉鎖地域などの情報が欠落する可能性がある。
時間的頻度: Google ストリートビューなどの主要サービスは年1-2回の更新頻度しかなく、時間変化の把握が困難である。一方、クラウドソーシングサービスは更新頻度が高いが、品質にばらつきがある。
内容の品質: 撮影デバイスの違いや撮影条件の変動により、画像の鮮明度や解像度にばらつきがある。これにより、画像解析による定量的な情報抽出が困難になる。
これらの課題に対処するため、本研究では以下の3つの属性に基づいて情報品質を評価するフレームワークを提案した:
このフレームワークを用いることで、ユーザーの用途に応じた最適なストリートビュー画像データを選択・活用できるようになる。また、データ収集の改善に向けたインセンティブ設計にも活用できる。
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抽出されたキーインサイト
by Tahiya Chowd... 場所 arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.00392.pdf深掘り質問