Un système à code source ouvert pour l'estimation de la hauteur des bâtiments au moyen d'images prises à partir de la rue, de l'apprentissage profond et d'empreintes d'immeubles /
Habashna, Ala'a Al-
Un système à code source ouvert pour l'estimation de la hauteur des bâtiments au moyen d'images prises à partir de la rue, de l'apprentissage profond et d'empreintes d'immeubles / par Ala'a Al-Habashna. - 1 ressource en ligne (24 pages) - Rapports sur les projets spéciaux sur les entreprises . - Rapports sur les projets spéciaux sur les entreprises. .
Diffusé par le Programme des Éditions et Services de dépôt du gouvernement du Canada (Liste hebdomadaire des acquisitions 2020-50). Publié aussi en anglais sous le titre : An open-source system for building-height estimation using street-view images, deep learning, and building footprints. "Date de diffusion : le 8 décembre 2020."
Comprend des références bibliographiques.
Accès en ligne sans restrictions.
Monographie électronique en format PDF.
Le présent document décrit un système à code source ouvert mis au point afin d?estimer automatiquement la hauteur des bâtiments au moyen d?images prises à partir de la rue, de l?apprentissage profond (AP), de techniques avancées de traitement des images et de données géospatiales. Le système a été conçu afin de servir, ultimement, à enrichir la Base de données ouvertes sur les immeubles (BDOI), qui a été publiée par Statistique Canada, dans le cadre de l'Environnement de couplage de données ouvertes (ECDO). Le document présente en outre certains résultats obtenus en matière d?estimation de la hauteur des bâtiments. Certains cas difficiles et l?extensibilité du système sont également abordés.
20210093854 can
Geospatial data--Computer processing.
Buildings--Measurement--Data processing.
Données géospatiales--Informatique.
Constructions--Mesure--Informatique.
INTERNET
910.285
CS18-001/2020-2F-PDF
Un système à code source ouvert pour l'estimation de la hauteur des bâtiments au moyen d'images prises à partir de la rue, de l'apprentissage profond et d'empreintes d'immeubles / par Ala'a Al-Habashna. - 1 ressource en ligne (24 pages) - Rapports sur les projets spéciaux sur les entreprises . - Rapports sur les projets spéciaux sur les entreprises. .
Diffusé par le Programme des Éditions et Services de dépôt du gouvernement du Canada (Liste hebdomadaire des acquisitions 2020-50). Publié aussi en anglais sous le titre : An open-source system for building-height estimation using street-view images, deep learning, and building footprints. "Date de diffusion : le 8 décembre 2020."
Comprend des références bibliographiques.
Accès en ligne sans restrictions.
Monographie électronique en format PDF.
Le présent document décrit un système à code source ouvert mis au point afin d?estimer automatiquement la hauteur des bâtiments au moyen d?images prises à partir de la rue, de l?apprentissage profond (AP), de techniques avancées de traitement des images et de données géospatiales. Le système a été conçu afin de servir, ultimement, à enrichir la Base de données ouvertes sur les immeubles (BDOI), qui a été publiée par Statistique Canada, dans le cadre de l'Environnement de couplage de données ouvertes (ECDO). Le document présente en outre certains résultats obtenus en matière d?estimation de la hauteur des bâtiments. Certains cas difficiles et l?extensibilité du système sont également abordés.
20210093854 can
Geospatial data--Computer processing.
Buildings--Measurement--Data processing.
Données géospatiales--Informatique.
Constructions--Mesure--Informatique.
INTERNET
910.285
CS18-001/2020-2F-PDF
