Questo contributo presenta un sistema di Machine Learning, chiamato REAVIS, per l'analisi e l'inter-pretazione automatica di contenuti visivi condivisi dagli utenti su piattaforme social durante un evento di emergenza. Questo sistema, basato su algoritmi di Deep Learning, è in grado di selezionare e clas-sificare automaticamente solo le immagini più si-gnificative correlate a un determinato evento di emergenza (ad esempio, un'alluvione, un terremo-to, ecc.), con l’obiettivo di permettere agli operato-ri di emergenza di avere, in tempe reale, una detta-gliata panoramica di cosa sta accadendo in una de-terminata area geografica d’interesse.
Machine Learning for Real-Time Analysis of Social Data for Disaster Management
Cascio M;
2019-01-01
Abstract
Questo contributo presenta un sistema di Machine Learning, chiamato REAVIS, per l'analisi e l'inter-pretazione automatica di contenuti visivi condivisi dagli utenti su piattaforme social durante un evento di emergenza. Questo sistema, basato su algoritmi di Deep Learning, è in grado di selezionare e clas-sificare automaticamente solo le immagini più si-gnificative correlate a un determinato evento di emergenza (ad esempio, un'alluvione, un terremo-to, ecc.), con l’obiettivo di permettere agli operato-ri di emergenza di avere, in tempe reale, una detta-gliata panoramica di cosa sta accadendo in una de-terminata area geografica d’interesse.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
