Des chercheurs de l’UW conduisent autour de Seattle en utilisant une caméra de style Street View pour étudier la réponse à une pandémie


Dans les images des rues de Seattle, des chercheurs de l’Université de Washington utilisent des algorithmes pour aider à identifier des éléments tels que des voitures, des personnes et s’ils sont physiquement distants dans chaque image de (Photo de l’Université de Washington)

La pandémie de COVID-19 a changé la vie telle que nous la connaissons à Seattle, et une équipe de l’Université de Washington mène des recherches en utilisant des images de toute la ville pour mieux comprendre à quel point.

Depuis le mois de mai, des chercheurs parcourent Seattle en parcourant les rues avec une caméra embarquée similaire à la technologie Street View de Google. Les images capturent un moment particulier et illustrent si les gens sont à l’extérieur, combien de voitures sont sur la route, quelles entreprises sont ouvertes, etc. Selon UW News, les chercheurs espèrent que cet ensemble massif de données aidera à répondre aux questions sur ce qui rend une ville résiliente et comment mieux se préparer à d’éventuelles futures pandémies et autres catastrophes.

«Nous parlons beaucoup de résilience dans les sciences des catastrophes. Il existe de nombreuses théories sur ce qui rend une communauté résiliente aux risques naturels, mais nous ne comprenons pas entièrement la résilience aux pandémies, en partie parce que nous n’avons tout simplement pas vécu ces événements à cette échelle », a déclaré la co-chercheuse principale Nicole Errett, professeur adjoint de sciences de l’environnement et de la santé au travail.

Le projet aide les chercheurs à voir comment les gens réagissent à la crise sanitaire et s’ils suivent les recommandations de distanciation sociale ou de port de masques. Il suit également comment le comportement change à mesure que la pandémie se prolonge dans les mois suivants.

L’équipe UW conduit un itinéraire destiné à capturer différents aspects de la ville – y compris des vues sur les écoles, les parcs, les restaurants, les hôpitaux – à travers une variété de quartiers. Le trajet dure entre huit et 11 heures et les chercheurs essaient de maintenir un calendrier cohérent – toutes les quelques semaines le vendredi et aussi certains dimanches, pour capturer les différences entre les vues en semaine et le week-end.

Chaque lecteur est transformé en des dizaines de milliers d’images, et les chercheurs développent des algorithmes pour les aider à identifier des choses telles que les voitures, les personnes et si elles sont physiquement distantes dans chaque image, a déclaré l’UW. Les identités – telles que les visages humains et les plaques d’immatriculation des véhicules – seront floues.

La caméra détecte déjà des différences significatives entre les données de mai et ce qui se passe actuellement dans la ville.

«Par exemple, lorsque nous sommes passés pour la première fois devant le centre médical Harborview, personne n’était présent dans le quartier. Maintenant, il commence à ressembler à ce qu’il était auparavant », a déclaré le co-chercheur principal Joseph Wartman, professeur de génie civil et environnemental.

L’équipe présentera son projet jeudi lors du webinaire sur la santé environnementale et au travail par le biais de la UW School of Public Health.