Objets arrière-cour détectés par intelligence artificielle CMQuébec

Cette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert) de 2021 de la CMQuébec. La résolution d'extraction est de 12 cm, mais les données ont été simplifiées pour réduire le nombre de sommets et l'espace de stockage.

Comprend des objets d'entreposage dans le secteur industriel, ainsi que des objets d'arrière-cour dans le secteur résidentiel tels que des trampolines, des modules de jeux, etc.

Données et ressources (1)

Dataset description sheet

Organisation Communauté métropolitaine de Québec
Categories Infrastructures
Mots-clés Arrière-cour
Ia
Imagerie aérienne
Intelligence artificielle
Télédétection
Licence Attribution, pas d’utilisation commerciale, partage dans les mêmes conditions (CC-BY-NC-SA 4.0)
Recommended citation COMMUNAUTÉ MÉTROPOLITAINE DE QUÉBEC. Objets arrière-cour détectés par intelligence artificielle CMQuébec, [Jeu de données], at Données Québec, 2024, updated on 25 june 2024. [https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/objets-arriere-cour-detectes-par-intelligence-artificielle-cmquebec-2021], (accessed on 26 october 2025).
Responsable Communauté Métropolitaine de Québec
Courriel geomatique@cmquebec.qc.ca
Fréquence de mise à jour Bimensuel
Couverture géographique Territoire de la communauté métropolitaine de Québec
Couverture temporelle 2021-06-15/2021-09-01
Informations complémentaires

Cette donnée a été extraite à l'aide d'un modèle de segmentation sémantique (apprentissage profond) entraîné sur l'imagerie aérienne NIR (Bandes Proche infrarouge, Rouge, Vert) de 2021 de la CMQuébec. La résolution d'extraction est de 12 cm, mais les données ont été simplifiées pour réduire le nombre de sommets et l'espace de stockage.

La métrique de performance Intersection over Union (IoU), utilisée pour évaluer la précision de l'identification et de la localisation des objets dans une image par le modèle, est de 0.906.

Certaines objets peuvent être obstrués ou partiellement obstruées par un autre objet (bâtiment, végétation). Bien que la classification réalisée par l'IA soit performante, il peut y avoir des erreurs de prédiction du modèle. Par exemple, certains objets peuvent avoir été omis, ou d'autres objets peuvent avoir été incorrectement identifiés comme des objets d'arrière-cour.

La précision XY correspond à celle de l'imagerie aérienne, avec x = 0,025 m et y = 0,024 m. Puisque ces données ont été produites à l'aide de l'orthoimagerie NIR de 2021, il peut y avoir une différence entre cette donnée et l'orthoimagerie RGB de 2021.

Ce produit est évolutif, il peut être mis à jour régulièrement en fonction de l'amélioration des modèles IA.
Site internet de l'organisation ou de référence
Guidelines conformity 90.0%
Dernière modification (metadata or resources) 2024-06-25 10:51 EDT
Created on 2024-06-06 21:48 EDT
Dataset id b9d4c709-dc30-4798-9389-bf4b6af5d1ad