Skip to content

Pilot project with Russian Post to develop new addresses and locations benchmark

Notifications You must be signed in to change notification settings

Geoalert/vidnoe_benchmark

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

17 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Пилотный проект по геокодированию адресных баз (Почта России - Geoalert)

Содержит результаты проекта по тестированию алгоритмов автоматического выделения зданий по космосмникам (Geoalert Urban Mapping) и автоматическому геокодированию адресов.

Пилотный проект выполнялся в рамках реализации идеи интегрального адресного Реестра. В результате пилота удалось геокодировать 94% зданий, классифицированных как адресные объекты.

Данные

  • vidnoe (GPKG) – пакетный файл со всеми результатами проекта в формате геоданных
  • addresses (GPKG) - центроиды зданий с адресами по каждому источнику

Анализ материалов

Исследование проводилось по двум направлениям:

  • автоматическое выделение зданий по космоснимкам для внедрения в технологический процесс подготовки и создания адресных карт Почты России
  • автоматический сбор адресов (обратное геокодирование) для контуров зданий с целью определения полноты и доступности адресов в открытых и коммерческих адресных реестрах

Бизнес исследование проводилось по оценке ускорения работы с использованием промежуточных автоматических результатов с целью доведения до необходимого качества картографического продукта.

Метрики качества

Результаты автоматической обработки брались в доработку картографами для доведения до продуктового качества и использовались в качестве эталона для сравнения. Эталон проверялся заказчиком на стороне Почты России.

Для оценки качества контуров зданий использовались стандартная метрика F1 сравнения двух масок, а также "Jaccard score" сравнения векторных контуров c порогом Inersection over Union > 0.5. Для оценки классификации по типам зданий - среднее F1 по маскам каждого класса.

Localization score Jaccard score Classification score
0.989 0.934 0.906

Наложение масок: автоматическая обработка VS картографическая обработка

Наложение масок: автоматическая обработка VS доработка картографами

Статистика по количеству объектов по классам - автомат Vs картографы

По автоматическому геокодированию проводилось сравнение результатов на основе различных источников.

Источник Провайдер Лицензия Наличие координат Наличие API
Яндекс.Карты Яндекс Коммерческая
ГИС ЖКХ Реформа ЖКХ Открытые данные
ЕГРН Росреестр Открытые данные
OSM Openstreetmap Открытые данные
ЦХДПА Почта Корпоративная

Распределение количества адресов по источникам

Ссылки

По результатам пилотного проекта опубликована статья - "Исследование российских баз данных адресов на предмет их полноты и возможности автоматического сбора данных..."

Обновления

(27.07.20) – По координатам центроидов зданий добавлены коды Plus codes Open location code

About

Pilot project with Russian Post to develop new addresses and locations benchmark

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published