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基于社交媒体图片的地震灾情检测语义分割数据集
1
作者
王晓东
杨腾飞
+7 位作者
徐誉宁
明梦如
王含
李连欣
许建楼
张冀
张平
王海军
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024年第3期395-404,共10页
以社交媒体为代表的志愿者地理数据已成为减灾重要数据源,尤其是其中包含的图片数据,具有很强的灾害态势感知力。但目前对于该数据服务减灾的应用并不多,其主要原因在于具有标注特征的可用图片训练集匮乏,使得包括机器学习、深度学习等...
以社交媒体为代表的志愿者地理数据已成为减灾重要数据源,尤其是其中包含的图片数据,具有很强的灾害态势感知力。但目前对于该数据服务减灾的应用并不多,其主要原因在于具有标注特征的可用图片训练集匮乏,使得包括机器学习、深度学习等技术手段很难发挥作用,从而限制了该类数据反馈灾情信息的能力。本文从实际应用的角度出发,以地震灾害为研究对象,结合包括数据获取、自动化去重、语义标注以及数据增强等方法制作了面向社交媒体图片的灾害语义分割数据集。本数据集主要由社交媒体搜集的原始图片和人工语义标注后的伪彩色图片组成,并采用多人轮番标注以及交叉检验保证数据质量。本数据集对于提高社交媒体数据使用效率以及增强减灾态势感知具有重要作用。
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关键词
社交媒体
图片
地震灾害
语义分割
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职称材料
题名
基于社交媒体图片的地震灾情检测语义分割数据集
1
作者
王晓东
杨腾飞
徐誉宁
明梦如
王含
李连欣
许建楼
张冀
张平
王海军
机构
河南科技大学
中国科学院空天信息创新研究院
山东科技大学
洛阳理工学院
出处
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024年第3期395-404,共10页
基金
国家对地观测科学数据中心开放基金项目(NODAOP2022004)。
文摘
以社交媒体为代表的志愿者地理数据已成为减灾重要数据源,尤其是其中包含的图片数据,具有很强的灾害态势感知力。但目前对于该数据服务减灾的应用并不多,其主要原因在于具有标注特征的可用图片训练集匮乏,使得包括机器学习、深度学习等技术手段很难发挥作用,从而限制了该类数据反馈灾情信息的能力。本文从实际应用的角度出发,以地震灾害为研究对象,结合包括数据获取、自动化去重、语义标注以及数据增强等方法制作了面向社交媒体图片的灾害语义分割数据集。本数据集主要由社交媒体搜集的原始图片和人工语义标注后的伪彩色图片组成,并采用多人轮番标注以及交叉检验保证数据质量。本数据集对于提高社交媒体数据使用效率以及增强减灾态势感知具有重要作用。
关键词
社交媒体
图片
地震灾害
语义分割
Keywords
social media
pictures
earthquake disaster
semantic segmentation
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于社交媒体图片的地震灾情检测语义分割数据集
王晓东
杨腾飞
徐誉宁
明梦如
王含
李连欣
许建楼
张冀
张平
王海军
《中国科学数据(中英文网络版)》
CSCD
2024
0
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