Images annotées extraites du flux vidéo des caméras de circulation

Images extraites des captations des caméras d'observation routière avec annotation de type segmentation sémantique. Pour chaque image de circulation, une image contenant la segmentation sémantique est fournie. La segmentation comporte 13 classes: poteaux, panneaux de circulation,véhicules, végétation, terre-pleins, bâtiments, espaces privés, trottoirs, voies, piétons, structures, construction, néant.

La date (UTC) ainsi que l'identifiant de la caméra sont indiqués à même l'image de circulation.

Données et ressources (3)

Fiche descriptive du jeu de données

Organisation Ville de Montréal
Catégories Transport
Étiquettes Algorithme
Apprentissage automatique
Apprentissage profond
Deep learning
Intelligence artificielle
Machine learning
Mobilité
Recherche
Segmentation
Trame urbaine
Licence Attribution (CC-BY 4.0)
Responsable Service des technologies de l'information
Courriel donneesouvertes@montreal.ca
Fréquence de mise à jour Non planifié
Couverture géographique Territoire de la ville de Montréal
Couverture temporelle
Informations complémentaires

Images sources annotées: Les images sources sont tirées des images déjà publiées sur le site des données ouvertes. De ce fait, nous nous sommes assurés dans le cadre de l’ouverture de ces données de respecter la vie privée de nos citoyens. Comme ces caméras sont installées pour aider les opérateurs du CGMU dans leur gestion de la circulation, elles sont ajustées pour limiter l’information recueillie. Elles sont donc ajustées de façon à ne pas pouvoir capter les visages ni les plaques d’immatriculations des véhicules. Aussi, même si on arrivait à identifier un véhicule ou une personne par sa couleur ou les vêtements portés, il ne serait pas possible de suivre ses déplacements car les images sont conservées et publiées uniquement à chaque intervalle de 5 minutes. Les images ont été captées entre mai et juillet 2019.

Images avec annotation sémantique : Une segmentation sémantique est une image ou chaque pixel est classifié. Les 13 classes utilisées pour ce jeu de données sont : voie, trottoir, terre-plein, végétation, panneaux de signalisation (incluant les feux), les poteaux, les objets de construction (ex.: les cônes), les bâtiments, les structures (ex.: un pont), les terrains privés, les piétons et les véhicules (incluant les vélos)et le néant (classe fourre-tout pour tout ce qui ne ne fait pas partie des 12 autres classes, comme le ciel par exemple). La classe des terrains privés a préséance sur les autres classes, par exemple une voiture dans un stationnement privé ne sera pas identifiée comme faisant partie de la classe véhicule, mais bien de celle des terrains privés. Voir le dictionnaire de données pour la correspondance au code de couleur.

Chacune de ces annotation correspond à une image des images sources annotées. Le libellé de l'image est le même que celui de sa source.

L'annotation d’images, en l'occurrence celles de type segmentation sémantique, est un processus long et laborieux qui nécessite un effort collectif et un logiciel spécialisé. C’est pourquoi la Ville a fait appel à une firme externe spécialisée pour réaliser l’exercice en limitant le nombre d’images au strict minimum jugé nécessaire (presque 10 000). Un processus de vérification a été mis en place à l'interne afin de valider la qualité. Malgré ce processus, étant donné la quantité d'image et les ressources restreintes, il reste encore des imperfections dans les annotations.

Source (URL)
Respect des lignes directrices 35.0%
Dernière modification (métadonnées ou ressources) 2020-11-23 09:10 EST
Diffusion initiale 2020-11-12 10:39 EST
Identifiant 3c30b818-3cd9-4877-8273-600a2ee80b05