Automated Wildfire Damage Assessment from Multi view Ground level Imagery Via Vision Language Models

📄 arXiv: 2509.01895 📥 PDF

作者: Miguel Esparza, Archit Gupta, Kai Yin, Yiming Xiao, Ali Mostafavi

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

提出基于多视角地面图像和视觉语言模型的自动化野火损失评估方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 野火损失评估 多模态大语言模型 零样本学习 多视角图像 灾后快速评估

📋 核心要点

  1. 传统野火损失评估耗时且依赖人工，现有计算机视觉方法需要大量标注数据，限制了灾后快速部署。
  2. 利用预训练多模态大语言模型，结合多视角地面图像信息，实现零样本的自动化野火损失评估。
  3. 实验表明，多视角分析显著提升了损失分类的准确性，简单提示方法即可达到与复杂推理策略相当的性能。

📝 摘要（中文）

野火强度和频率的不断增加，对快速准确的财产损失评估提出了创新计算方法的需求。传统方法耗时，而现代计算机视觉方法通常需要大量的标注数据集，阻碍了灾后快速部署。本研究提出了一种新颖的零样本框架，利用预训练的多模态大型语言模型（MLLM）对地面图像进行损失分类。使用Generative Pre-trained Transformer 4o (GPT-4o)作为主要模型，并与Qwen2.5-Vision-Language-32-Billion-Instruct (Qwen)进行比较验证，评估了应用于2025年加利福尼亚州伊顿和帕利塞德斯火灾的两种流程。这些流程包括端到端推理方法（流程A）和解耦工作流程，其中视觉线索驱动基于文本的分类（流程B）。本研究的主要贡献是证明了MLLM在综合来自多个视角的信息方面的有效性。研究结果表明，单视角评估难以对中间损失进行分类，而多视角分析可显著提高性能。为了探索提示方法的影响，研究将基线零样本和启发式方法与高级推理策略（结构化思维链和自洽性）进行了基准测试。结果表明，简单的提示方法可以达到与推理策略相当的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决野火灾害后快速、准确评估财产损失的问题。现有方法，如人工评估，耗时且成本高昂。而传统的计算机视觉方法需要大量标注数据进行训练，这在灾后快速部署场景下是不可行的。因此，如何在缺乏标注数据的情况下，利用计算机视觉技术快速评估野火损失是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的多模态大型语言模型（MLLM）的零样本学习能力，结合从多个角度拍摄的地面图像，来判断野火造成的损失程度。通过让MLLM理解图像内容并进行推理，避免了对大量标注数据的依赖。多视角信息可以提供更全面的场景理解，从而提高评估的准确性。

技术框架：整体框架包含两个主要的pipeline：Pipeline A是端到端推理，直接将图像输入MLLM，由MLLM给出损失评估结果；Pipeline B是解耦流程，首先利用视觉线索提取图像特征，然后将这些特征以文本形式输入MLLM进行分类。两种pipeline都使用了多视角图像信息，即从不同角度拍摄的同一地点图像。研究对比了GPT-4o和Qwen2.5-Vision-Language-32-Billion-Instruct两个MLLM模型。

关键创新：最重要的技术创新点在于将预训练的MLLM应用于野火损失评估，并探索了多视角信息融合的有效性。与传统的监督学习方法相比，该方法无需训练数据，具有更强的泛化能力和部署速度。此外，研究还对比了不同的prompting策略，发现简单的prompting方法即可取得较好的效果，降低了使用MLLM的门槛。

关键设计：研究中使用了GPT-4o和Qwen2.5-Vision-Language-32-Billion-Instruct作为主要的MLLM模型。对于prompting策略，研究对比了零样本基线、启发式方法、结构化思维链（Structured-Chain-of-Thought）和自洽性（Self-Consistency）等方法。多视角信息的融合方式未知，论文中未详细描述具体的融合策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，多视角分析能够显著提高野火损失评估的准确性，尤其是在中间损失等级的分类上。研究对比了不同的prompting策略，发现简单的prompting方法可以达到与复杂的推理策略相当的性能。具体性能数据未知，论文中未给出详细的量化结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于灾后快速评估、保险理赔、城市规划和风险管理等领域。通过自动化野火损失评估，可以大幅缩短评估时间，降低人工成本，并为灾后重建提供更准确的数据支持。未来，该方法可以扩展到其他自然灾害的损失评估中，例如洪水、地震等。

📄 摘要（原文）

The escalating intensity and frequency of wildfires demand innovative computational methods for rapid and accurate property damage assessment. Traditional methods are often time-consuming, while modern computer vision approaches typically require extensive labeled datasets, hindering immediate post-disaster deployment. This research introduces a novel, zero-shot framework leveraging pre-trained multimodal large language models (MLLMs) to classify damage from ground-level imagery. Using Generative Pre-trained Transformer 4o (GPT-4o) as the primary model with comparative validation against Qwen2.5-Vision-Language-32-Billion-Instruct (Qwen), the research evaluates two pipelines applied to the 2025 Eaton and Palisades fires in California. These pipelines include an end-to-end inference method (Pipeline A) and a decoupled workflow where visual cues drive text-based classification (Pipeline B). A primary contribution of this study is demonstrating the efficacy of MLLMs in synthesizing information from multiple perspectives. The findings show that while single-view assessments struggle to classify intermediate damage, a multi-view analysis yields dramatic improvements. To explore the impact of prompting methods, the research benchmarked a baseline zero-shot and heuristic approach against advance reasoning strategies (Structured-Chain-of-Thought and Self-Consistency). The results indicate that simple prompting methods achieve a comparable accuracy to the reasoning strategies.