La ayuda humanitaria en África es un desafío crucial debido a la pobreza o la falta de acceso a servicios básicos. Por lo tanto, es muy importante crear un mapa de edificios y carreteras de buena calidad para facilitar la intervención de los servicios de emergencias.
El problema del mapeado manual
El mapeado manual de edificios en África es lento y a menudo ineficiente. Las imágenes por satélite suelen ser de baja calidad, la resolución, la iluminación o la distorsión complican mucho el mapeado. Identificar todos los edificios en estas condiciones es un desafío significativo para los equipos humanitarios.
El uso de modelos de reconocimiento de imagen permitirían automatizar el proceso de identificación de edificios en imágenes satelitales, lo que aceleraría significativamente el mapeo y proporcionaría datos más precisos.
Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT)
HOT es una organización sin fines de lucro que utiliza OpenStreetMap (OSM) para apoyar la respuesta humanitaria en todo el mundo. Su enfoque en África es crucial para proporcionar datos geo espaciales precisos y actualizados. Sin embargo, el mapeo manual no siempre es suficiente para cubrir grandes áreas o responder a tiempo a las emergencias.
Resultados de un primer experimento utilizando ROBOFLOW
Cómo podéis ver el modelo funciona impresionantemente bien, en el próximo post explicaré en detalle los pasos que he seguido para conseguir estos resultados.
Top comments (0)