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BDPV utilisé pour une thèse visant à améliorer la fiabilité des algorithmes d’apprentissage profond

C’est toujours une grande joie de voir les données du site BDPV (https://www.bdpv.fr)  utilisées pour faire avancer la science !

BDPV a apporté sa contribution, via https://www.bdpv.fr/_BDapPV/ (1), à la thèse de Kasmi G. « Améliorer la fiabilité des algorithmes d’apprentissage profond en vue d’accroître l’observabilité des installations photovoltaïques en toiture en France. » Thèse qui portait sur l’utilisation de méthodes d’intelligence artificielle (IA) pour détecter et caractériser les installations sur toiture à partir d’images aériennes couvrant l’ensemble de la France métropolitaine.

Article à retrouver dans « Le journal du photovoltaïque » N°52 (juillet/Août/Septembre).

(1) L’objectif de BDapPV était de de constituer une base de données d’images taguées permettant à des programmes d’AI, via l’entraînement d’algorithmes supervisés, de reconnaître sur des images, la présence d’installation photovoltaïque et éventuellement d’en déterminer des caractéristiques (présence, orientation, surface, …).
Plus d’informations sur BDapPV dans l’article de Nature.com : « A crowdsourced dataset of aerial images with annotated solar photovoltaic arrays and installation metadata. »

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