Краткое содержание

arXiv:2511.03132v2 Тип объявления: замена-перекрёстная публикация Аннотация: В данной статье представлена первая система на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации оценки повреждений зданий по изображениям с беспилотных авиационных систем (sUAS), предназначенная для оперативного развертывания в ходе федеральных чрезвычайных ситуаций (ураганы Дебби и Элен). В ответ на крупные стихийные бедствия команды sUAS направляются для сбора изображений пострадавших районов с целью оценки ущерба; однако во время недавних катастроф коллективно предоставлялось от 47 ГБ до 369 ГБ изображений ежедневно, что превышает разумный объем данных, который может быть передан или интерпретирован экспертами на месте происшествия, тем самым задерживая усилия по реагированию. Для устранения этой лавины данных, возникающей на практике, необходимы методы компьютерного зрения и машинного обучения. Хотя предыдущие работы были внедрены для автоматической оценки повреждений по спутниковым снимкам, на сегодняшний день не существует общепринятой практики использования систем оценки повреждений на базе sUAS, так как все известные исследования ограничивались академическими рамками.