Autant l'exemple de Christian est bon (on peut détecter non seulement la
forme mais aussi l'encombrement - un toit plat incliné vers le sud est
idéal mais s'il est occupé par des cheminées et autres antennes, il est
moins utilisable pour du solaire), autant l'exemple de Google alourdit
la carte.
Déjà nos empreintes de bâtiments sont la moitié de la base.
Dans l'article de Google ils disent que ça permet de reconnaître plus
facilement un bâtiment. Exact. Sauf qu'il ne faut le faire que pour les
bâtiments remarquables et mettre en avant les traits remarquables.
J'entends pour de la cartographie. Par exemple quand Google détecte une
parabole sur un bâtiment, c'est utile si ça permet de le repérer parmi
10 bâtiments identiques, sinon c'est sans intérêt pour la quasi totalité
des utilisateurs et apportera plus un bruit de fond (aussi un aspect
réaliste pour une simulation 3D).
De même on trace les routes, on ne les dessine pas (avoir la largeur de
la route n'est pas inutile, par contre le détail importe peu et peu
nuire à la lisibilité : un bon livre d'ornithologie dessine des
caractéristiques de l'oiseau et ne donne pas une photo de l'animal).
Bon, super, avec de l'IA je fais un programme qui ajoute surface=aslphat
sur des routes en fonction de la couleur et hop, plein de bitcoins sur
mon compte.
Donc IA oui, mais à bon escient.
/\
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|_|
Ceci n'est pas un sapin ;-)
Jean-Yvon
Le 24/12/2017 à 10:15, François Lacombe - [email protected] a
écrit :
Bonjour
Je partage également votre avis, les techniques d'apprentissage
permettraient aussi de détecter les biais dans l'utilisation des tags.
Surtout signaler à l'utilisateur que certaines combinaisons sont peu
utilisées en proportion à l'utilisation des clés concernées donc
probablement erronées (building + man_made=street_cabinet par ex)
Ca permettrait de faciliter le travail de developpelent d'osmose
My 2 cents
François
Le 23 déc. 2017 1:15 PM, "Martin Noblecourt" <[email protected]
<mailto:[email protected]>> a écrit :
Tout à fait d'accord avec Christian !
Les initiatives se multiplient de télédétection automatique,
l'enjeu va être une intégration harmonieuse avec la base de
données et la culture OSM existante, donc forcément avec une
intervention humaine pour contrôler/harmoniser.
Côté CartONG on a plusieurs petites expérimentations dans les
tuyaux (pré-reconnaissance automatique des zones résidentielles
avant validation humaine notamment), si des gens sont intéressés
pour aider nos bénévoles là dessus, n'hésitez pas à me contacter ;-)
Joyeux Noël à tous !
Martin
On 23/12/2017 13:00, [email protected]
<mailto:[email protected]> wrote:
Subject:
Re: [OSM-talk-fr] réflexion sur l'ia appliqué aux cartes
From:
Christian Quest <[email protected]>
<mailto:[email protected]>
Date:
23/12/2017 12:49
To:
Discussions sur OSM en français <[email protected]>
<mailto:[email protected]>
Je suis persuadé qu'on ira de plus en plus dans cette direction.
OpenSolarMap a permis d'apprendre dans ce domaine, ce sont des
technique de plus en plus accessibles et il serait dommage de
s'en priver.
Comme toujours, il faut bien voir ce que ça apporte et les limites.
Si on prend le GPS, il a permis à OSM de décoller, mais ce n'est
pas pour cela qu'on utilise les traces GPS brutes pour tracer les
routes et chemins.
Ce sont des outils qui servent à simplifier et automatiser ce qui
peut l'être sans perte de qualité par rapport à du travail de
fourmis humaines.
Le 23 décembre 2017 à 12:41, marc marc <[email protected]
<mailto:[email protected]>> a écrit :
Bonjour,
Petite article intéressant (même si un peu long)
https://www.justinobeirne.com/google-maps-moat
<https://www.justinobeirne.com/google-maps-moat>
l’intéressant pour osm n'est pas la comparaison apple <>
google mais
l'utilisation de l'ia.
pendant qu'on fait dessine à la main le contour des batiments
dans
certains pays, le computer vision le fait en masse.
Il y a aussi un long passage si l'intégration de plusieurs
sources de
données (sat, street view, registre du commerce)
cordialement,
Marc
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