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040 |aCaOODSP|bfre|erda|cCaOODSP
0861 |aCS18-001/2020-2F-PDF
1001 |aHabashna, Ala'a Al-, |eauteur.
24513|aUn 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 / |cpar Ala'a Al‑Habashna.
264 1|a[Ottawa] : |bStatistique Canada = Statistics Canada, |c2020.
264 4|c©2020
300 |a1 ressource en ligne (24 pages) : |billustrations (principalement en couleur).
336 |atext|btxt|2rdacontent/fre
337 |acomputer|bc|2rdamedia/fre
338 |aonline resource|bcr|2rdacarrier/fre
4901 |aRapports sur les projets spéciaux sur les entreprises
500 |aPublié aussi en anglais sous le titre : An open-source system for building-height estimation using street-view images, deep learning, and building footprints.
500 |a« Date de diffusion : le 8 décembre 2020. »
500 |aPublié aussi en format HTML.
504 |aComprend des références bibliographiques (page 24).
520 |a« Depuis quelque temps, l'industrie et le milieu universitaire réfléchissent de plus en plus au déploiement d'images prises à partir de la rue pour en extraire de l'information. Plusieurs initiatives d'extraction de renseignements applicables dans diverses situations au moyen d'images prises à partir de la rue ont été réalisées. Il s'agissait notamment de détecter des trottoirs dans les villes pour aider les urbanistes et faciliter la classification des instances de bâtiments. La hauteur des bâtiments est un élément d'information important qui peut être extrait des images prises à partir de la rue. Ces renseignements primordiaux ont diverses applications importantes, par exemple dans les analyses économiques et l'élaboration de cartes tridimensionnelles des villes. Dans le cadre du projet, un système à code source ouvert est 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. De nos jours, les images prises à partir de la rue et les données géospatiales nécessaires sont omniprésentes et disponibles sur de nombreuses plateformes. 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 présent article explique le système mis au point. Il 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 » -- Résumé, page 7.
650 6|aConstructions|xMesure|xInformatique.
650 6|aDonnées géospatiales|xInformatique.
650 6|aTraitement d'images|xTechniques numériques.
7102 |aStatistique Canada, |eorganisme de publication.
77508|tAn open-source system for building-height estimation using street-view images, deep learning, and building footprints / |w(CaOODSP)9.894178
830#0|aRapports sur les projets spéciaux sur les entreprises.|w(CaOODSP)9.826504
85640|qPDF|s1.62 Mo|uhttps://publications.gc.ca/collections/collection_2020/statcan/18-001-x/18-001-x2020002-fra.pdf
85640|qHTML|sS.O.|uhttps://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/18-001-x/18-001-x2020002-fra.htm