مجموعات بيانات واجهات المباني لتحليل خصائص المباني باستخدام التعلم العميق

تُعد خصائص المباني ذات أهمية كبيرة في مجالات متعددة مثل إدارة البناء والتصميم المعماري. يمكن استخدام صور العرض الشارعي الثابتة (SSVIs) مع تقنيات التعلم العميق لتفسير خصائص المباني دون الحاجة إلى زيارة ميدانية. أظهرت طرق التعلم العميق قدرة عالية على التعميم، مما يمكّن من أتمتة المهام اليدوية المتعلقة بتحليل الصور. ومع ذلك، لا يوجد مجموعة بيانات معنونة متاحة علنًا لخصائص المباني من صور واجهات المباني لتدريب نماذج التعلم العميق. في هذه المقالة، نركز على بناء مجموعة بيانات لأربع مهام مختلفة: تصنيف عدد الطوابق، تصنيف أنواع المباني، تصنيف مواد التكسية الخارجية، وتصنيف صور العرض الشارعي الثابتة القابلة للاستخدام. لتطوير نماذج التعلم العميق، أنشأت هذه المقالة مجموعة بيانات مأخوذة من لندن واسكتلندا في المملكة المتحدة. تم عنونة مجموعة البيانات بواسطة خبراء التعليقات التوضيحية. بينما يتركز البحث على مهام محددة، يمكن استخدام مجموعة البيانات الخام لأغراض أخرى (على سبيل المثال، تحديد عمر المباني أو التعرف على أنواع النوافذ) عبر عنونة البيانات للمهام المقابلة.