Annotation géospatiale pour l’IA

Annotation de chambres de tirage

Découvrez comment nous avons aidé notre client en annotant les chambres de tirage pour entraîner leur modèle de détection des réseaux télécom urbains à partir d’images aériennes.

Les chambres de tirage sont des cavités souterraines accessibles par une trappe, destinée à faciliter le tirage de câbles dans des conduits enterrés dans le sol.

Les travaux sur la voie publique provoquent trop souvent des dégâts significatifs sur les réseaux d’assainissement, d’eau, d’électrique, de télécoms et de gaz, entraînant des surcoûts importants et parfois des accidents graves. La mauvaise connaissance de la localisation de ces réseaux est la cause principale de ces destructions.

Notre client propose aux opérateurs de réseaux et aux collectivités une solution robuste et efficace de détection et localisation précise d’infrastructures réseau.

Pour faciliter la localisation d’éléments d’infrastructure à partir d’un référentiel géographique standardisé, nommé PCRS (Plan de Corps de Rue Simplifié) notre client entraîne une intelligence artificielle de vision par ordinateur. Pour l’entraînement de l’algorithme, il faut disposer d’images aériennes sur lesquelles des points de repère du réseau sont précisément annotés. La tâche d’annotation consistait en la délimitation de chambres de tirage visibles depuis le ciel.

NOTRE SOLUTION

Pour cette tâche experte, nous avons mis en place une communication étroite avec le client via l’outil de messagerie Slack.

Nous avons utilisé l’outil d’annotation recommandé par le client, Labelbox. Cela permet au client de proposer une interface d’annotation immédiatement prête à l’usage et d’ajouter lui-même les données.

Labelbox permet en plus la création de questions ou “d’issues” rattachées aux images annotées. Cela permet à l’équipe d’annotation de poser des questions précises sur certaines images et au client de nous faire des demandes d’amélioration si nécessaire.

Tous ces avantages ont aidé les annotateurs sélectionnés à monter plus rapidement en compétence.

Notre équipe s’adapte aux spécificités locales (bâti, végétation, luminosité) de chaque nouvelle région.
Nous prenons entre 3 et 5 minutes d’annotation par image aérienne.
Nous avons sélectionné et formé quatre annotateurs. La sélection s’est basée sur l’expérience réussie de précédents projets sur des images satellites.
Nous avons utilisé une méthode originale qui consiste à traiter les cas les plus difficiles en les vérifiant sur Google Street View.

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