RU:OpenSolarMap

OpenSolarMap стремится добавить данные об ориентации крыши в OpenStreetMap, чтобы эти полезные данные могли повторно использоваться как можно большим количеством людей.

Это очень простой (и очень захватывающий) способ внести свой вклад в OpenStreetMap… и, возможно, открыть для себя OpenStreetMap!

Это также эксперимент, сочетающий автоматическую классификацию изображений на основе краудсорсинга и нейронных сетей.

Как это работает?

Просто зайдите на http://opensolarmap.org, регистрация или учетная запись не требуются.

Здания выбираются автоматически в зависимости от их формы и ориентации.

Показаны только здания, близкие по сторонам света (С/Ю/З/В):

Пунктирная линия показывает площадь здания, которую мы имеем в OpenStreetMap, в приведенном выше примере крыша обращена на север/юг.

Вы можете просто щёлкнуть соответствующий значок:

1. крыша, ориентированная на север/юг
2. крыша, ориентированная на запад/восток
3. плоская крыша
4. (или 0) другие случаи: например, сложные крыши, отсутствие зданий на изображениях, невозможность увидеть (деревья и тому подобное) или просто вы не можете сказать!

Сочетания клавиш 1, 2, 3, 4 или 0 позволяют быстро перейти к следующему зданию.

Не волнуйтесь, если вы ошиблись, OpenSolarMap работает как капчи, для классификации здания необходимо как минимум 3 одинаковых ответа.

Этот инструмент представляет собой быстрый и грязный инструмент, созданный во время хакатона Climate Change Challenge, который проходил в Париже с 6 по 8 ноября 2015 года.

Код доступен на GitHub opensolarmap ^GitHub и ваши пулл-реквесты приветствуются!

Вклад в OpenStreetMap

Детали ориентации крыши добавляются к существующим зданиям в OpenStreetMap.

Набор изменений организован таким образом, чтобы ограничивать загрузку одним муниципалитетом за раз.

Обновляются следующие теги: roof:orientation=along/across и roof:shape=0.0 для плоских крыш.

Смотри подробные сведения об учётной записи OpenSolarMap.

Проект нейронной сети

На основе ручных вкладов нейронная сеть была обучена автоматически классифицировать здания.

Эту работу выполнил Michel Blancard из Etalab (data.gouv.fr). Код доступен на github: opensolarmap/solml ^GitHub.

Первая партия из 60 000 зданий была классифицирована с помощью нейронной сети и загружена как «вклады». Поскольку нейронная сеть возвращает значение достоверности, эти вклады рассматриваются как 1 или 2 внесенных вручную, а это означает, что для окончательной классификации и возврата новых тегов в OSM требуется только 2 или 1 дополнительный вклад.

Вторая партия из 1.4 миллиона зданий была классифицирована и еще не загружена.

Связаться с нами

Проект инициирован пользователем: User:Cquest

• Twitter: @opensolarmap (французский и английский языки)
• Facebook: http://facebook.com/opensolarmap