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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.

Lien permanent pour cette publication :
publications.gc.ca/pub?id=9.905567&sl=1

Renseignements sur la publication
Ministère/Organisme
  • Statistique Canada, organisme de publication.
TitreClassification 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 publicationMonographie - Voir l'enregistrement principal
Langue[Français]
Autres langues publiées[Anglais]
FormatTexte numérique
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.
Description1 ressource en ligne (20 pages) : graphiques, illustrations
ISBN9780660411699
Numéro de catalogue
  • CS18-001/2021-3F-PDF
Numéro de catalogue du ministère18-001-X
Descripteurs
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