Classification des types d'immeubles au moyen d'images prises à partir de la rue à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs / par Ala’a Al-Habashna : CS18-001/2021-3F-PDF
« Les microdonnées sur les bâtiments et les infrastructures physiques sont de plus en plus pertinentes pour les programmes statistiques dans les sphères sociale, économique et environnementale. De nouvelles sources de données et des méthodes d’analyse avancées peuvent être utilisées pour générer une partie de cette information. Le présent rapport explique comment les réseaux neuronaux convolutifs (RNC) multiples sont peaufinés aux fins de la classification des bâtiments en fonction de leurs différents types (p. ex. maisons, immeubles d’appartements, bâtiments industriels) au moyen d’images prises à partir de la rue »--Résumé, page 6.
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publications.gc.ca/pub?id=9.905567&sl=1
| Ministère/Organisme | Statistique Canada, organisme de publication. |
|---|---|
| Titre | Classification des types d'immeubles au moyen d'images prises à partir de la rue à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs / par Ala’a Al-Habashna |
| Titre de la série | Rapports sur les projets spéciaux sur les entreprises |
| Type de publication | Série - Voir l'enregistrement principal |
| Langue | [Français] |
| Autres langues publiées | [Anglais] |
| Format | Électronique |
| Document électronique | |
| Note(s) | Publié aussi en anglais sous le titre : Building type classification from street-view imagery using convolutional neural networks. Publié aussi en format HTML. « Date de diffusion : January 21, 2022. » Comprend des références bibliographiques (page 20). |
| Information sur la publication | [Ottawa] : Statistique Canada = Statistics Canada, 2022. ©2022 |
| Auteur / Contributeur | Habashna, Ala'a Al-, auteur. |
| Description | 1 ressource en ligne (20 pages) : graphiques, illustrations |
| ISBN | 9780660411699 |
| Numéro de catalogue |
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| Numéro de catalogue du ministère | 18-001-X |
| Descripteurs | Constructions -- Canada -- Classification. |
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