美国人口普查局：全国住宅建筑自动检测和分类
美国人口普查局每月在大约20,000个司法管辖区和非法人的区域追踪新的家庭建筑活动。这包括所有类型的住宅结构 - 单一家庭住宅，联排别墅和公寓建筑物。人口普查局在三个阶段跟踪这些项目：新的开始，正在进行，并完成。这些状态报告用于计算住宅建筑的每月投资，这是衡量美国经济健康的关键经济指标之一。
人口普查局传统上通过手动监测建筑允许和进行调查来聚集建筑数据。不幸的是，这些信息通常是超出日期，不完整或不一致的，因为建设允许和报告过程因下一个司法管辖区而异。
揭示开发了一种使用的自动化过程机器学习分析50cmpléiades光学图像为了识别土地已被居住建设清理，确定建造（主页，联排别墅等）的结构类型，评估每月进度，并验证完成。
因为建筑类型在全国范围内有很大差异，所以揭示了广泛的广泛杠杆Pléiades存档从Oneatlas.培训算法识别许多建筑功能，并将它们与其他建筑项目区分开来。该算法随着时间的推移，提高施工阶段分类的准确性，因此人口普查局可以更好地计算经济价值。
Reveal的先进过程自动化(APA)解决方案以大约90%的准确率识别住宅建设，并对从开工到完工的各个阶段的活动进行分类。
在全国范围内的住宅施工进度报告是更准确的，因为建筑工地直接监测获得图像的卫星可以通过分析机器学习在一个与月到月和区域到地区一致的自动化过程中。
Reveal Global Consulting, LLC是一家位于美国马里兰州富尔顿的数据分析、可视化和建模公司。学习更多在http://www.revealgc.com/
美国人口普查局经济指标司，建设方案，每月跟踪建筑物活动作为美国经济健康的关键指标。
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