AIによる河川水位計の自動読み取り

本論文は、河川水位計の自動化という水文学における実用的な問題に取り組んでいます。コンピュータビジョン（物体検出）と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせたハイブリッドアプローチを活用し、手動測定の限界を克服しています。LLMの性能を向上させるための幾何学的キャリブレーション（スケールギャップ推定）の使用は、重要な貢献です。リンポポ川流域に焦点を当てていることは、実際の応用と、水資源管理および洪水予測への影響の可能性を示唆しています。

• •コンピュータビジョンとLLMを組み合わせたハイブリッドフレームワークによる河川水位計の自動読み取り。
• •幾何学的キャリブレーション（スケールギャップ推定）により、LLMの精度が大幅に向上。
• •LLMの性能は画像品質に左右される。
• •水文学的モニタリングのためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供。