SideSeeing: A multimodal dataset and collection of tools for sidewalk assessment

本文介绍了一项名为SideSeeing的新倡议，为评估建筑环境提供工具和数据集。我们提出了一个街道级数据获取、加载和分析框架。使用该框架，我们收集了一个新的数据集，将胸部移动设备拍摄的同步视频镜头与传感器数据（加速度计、陀螺仪、磁力计和GPS）集成。每个数据样本代表一个用户在巴西和美国医院附近拍摄人行道的路径。数据集包括三小时的内容，覆盖九个医院周围12公里的范围，包括325,000个视频帧和相应的传感器数据。此外，我们提出了一个新的68元素分类法，专门用于人行道场景识别。SideSeeing是向城市专家提供深入评估人行道无障碍性的一系列工具的一步。SideSeeing的数据和工具可在https://sites.usp.br/sideseeing/上公开获取。

本论文介绍了SideSeeing，一个提供评估建筑环境的工具和数据集的新颖举措。它试图解决的问题是如何对人行道的可访问性进行深入评估。

论文提出了一种街道级数据采集、加载和分析框架，并使用该框架收集了一个新的数据集，将胸前移动设备捕获的同步视频镜头与传感器数据（加速度计、陀螺仪、磁力计和GPS）进行整合。此外，论文还提出了一种特别为人行道场景识别创建的新的68元素分类法。

论文收集了一个覆盖9个医院周围12公里范围内的三小时内容，包括325,000个视频帧和相应的传感器数据的新数据集。论文还提供了公开可用的SideSeeing数据和工具。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如《Evaluating Urban Accessibility Using Open Data and Crowdsourcing Techniques》和《A Review of Crowdsourcing Literature Related to Built Environment Applications》。