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On the production of semantic and textured 3D meshes of large scale urban environments from mobile mapping images and LIDAR scans / Mohamed Boussaha (2018)
Titre : On the production of semantic and textured 3D meshes of large scale urban environments from mobile mapping images and LIDAR scans Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Boussaha , Auteur ; Eduardo Fernandez-Moral, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Patrick Rives, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : RFIAP 2018, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 01/06/2018 01/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] rééchantillonnage
[Termes IGN] sémantisation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tessellation
[Termes IGN] texturage
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) In this paper, we present a fully automatic framework for the reconstruction of a 3D mesh, its texture mapping and its semantization using oriented images and LiDAR scans acquired in a large urban area by a terrestrial Mobile Mapping System (MMS). First, the acquired points and images are sliced into temporal chunks ensuring a reasonable size and time consistency between geometry (points) and photometry (images). Then, a simple and fast 3D surface reconstruction relying on the sensor space topology is performed on each chunk after an isotropic sampling of the point cloud obtained from the raw LiDAR scans. The method of Waechter et al. is subsequently adapted to texture the reconstructed surface with the images acquired simultaneously, ensuring a high quality texture and global color adjustment. Finally based on the texturing scheme a per-texel semantization is conducted on the final model. Numéro de notice : C2018-024 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeRFIAP Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90490 Documents numériques
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On the production of semantic ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Qualification sémantique de modèles 3D de bâtiments Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 3 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] attribut sémantique
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] niveau de détail
[Termes IGN] polyèdre
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâtiRésumé : (auteur) [introduction] […] Ce travail s’intéresse à l’évaluation sémantique de modèles polyédriques urbains à un niveau de détails (LoD) prédéfini [4]. Il s’agit de modèles 3D résultant d’une méthode de reconstruction urbaine, bâtiment par bâtiment. Un modèle reconstruit au niveau LoD1 est une simple extrusion de bâtiment. Une modélisation de niveau LoD2 correspond à une simplification géométrique du bâtiment. Ce niveau ignore les superstructures (comme cheminées ou chiens assis) qui sont prises en compte à partir du niveau LoD3. Le LoD des modèles varie selon les applications et la résolution spatiale des données en entrée. Numéro de notice : C2018-015 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Date de publication en ligne : 25/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/sites/default/files/ARTICLES/CFPT2018/Posters/CFPT2018_ [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90386 Documents numériques
en open access
Qualification sémantique ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Smart fusion of terrestrial and UAV data : Development of tools for tie point analysis Type de document : Mémoire Auteurs : Michaël Gaudin, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] filtrage de points
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] Point Cloud Library PCL
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] semis de points clairsemés
[Termes IGN] superposition de données
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La fusion de données peut être définie comme le processus d’intégration de plusieurs sources de données afin de produire des informations plus cohérentes, plus précises et plus utiles que celles fournies par n'importe quelle source de données individuelles. Nous sommes intéressés par la fusion de données acquises avec différentes techniques (à différentes densités de points et précisions de mesure) d’une manière "scientifique", et par le développement de nouveaux traitements des données. Nous essayons de fusionner des données hétérogènes et d'obtenir un résultat cohérent. Nous proposons une nouvelle approche pour fusionner les données photogrammétriques issues de différents capteurs, dans notre cas à partir d'images terrestres et d'images de drones. Nous avons développé des outils de calcul d'attributs sur les points caractéristiques, afin de les filtrer grâce à une approche par voxels. Nous avons utilisé MicMac pour les processus photogrammétriques et développé un nouvel outil dans MicMac, Grappa, qui génère un fichier avec les points de liaison et les caractéristiques associées. Nous avons également utilisé Point Cloud Library pour le calcul d’une fonction de saillance 3D, la Différence des Normales. Nous avons travaillé avec une approche par voxels en Python pour le filtrage des points, et nous expérimentons les différents outils sur un ensemble d'images terrestres et drones de la cathédrale de Modène en Italie. Nous analysons enfin les résultats de la reconstruction photogrammétrique et laissons quelques perspectives sur le domaine de la fusion de données. Note de contenu : Introduction
1- Literature review on data fusion
2- Vocabulary
3- Features for data anlaysis
4- Process
5- Sparse point cloudprocessing
6- Voxelisation, analysis and filtering
7- Dense reconstruction
8- Results
ConclusionNuméro de notice : 21799 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Fundazione Bruno Kessler Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91285 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21799-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Smart fusion of terrestrial... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Spatial subdivision of complex indoor environments for 3D indoor navigation / Abdoulaye A. Diakité in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)
[article]
Titre : Spatial subdivision of complex indoor environments for 3D indoor navigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdoulaye A. Diakité, Auteur ; Sisi Zlatanova, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 213 - 235 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] indoorGML
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] patrimoine mobilier
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] sous-espaceRésumé : (Auteur) As we realize that we spend most of our time in increasingly complex indoor environments, applications to assist indoor activities (e.g. guidance) have gained a lot of attention in the recent years. The advances in ubiquitous computing made possible the development of several spatial models intending to support context-aware and fine-grained indoor navigation systems. However, the available models often rely on simplified representations (e.g. 2D plans) and ignore the indoor features (e.g. furniture), thereby missing to reflect the complexity of the indoor environment. In this paper, we introduce the Flexible Space Subdivision framework (FSS) that allows to automatically identify the spaces that can be used for indoor navigation purpose. We propose a classification of indoor objects based on their ability to autonomously change location and we define a spatial subdivision of the indoor environment based on the classified objects and their functions. The framework can consider any 3D indoor configuration, the static and dynamic activities it hosts and it enables the possibility to consider all types of locomotion (e.g. walking, flying, etc.). It relies on input 3D models with geometric, semantic and topological information and identifies a set of subspaces with dedicated properties. We assess the framework against criteria defined in previous researches and we provide an example. Numéro de notice : A2018-025 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1376066 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2017.1376066 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89177
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 32 n° 1-2 (January - February 2018) . - pp 213 - 235[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2018011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Building extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm / Saeid Parsian in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)
[article]
Titre : Building extraction from fused LiDAR and hyperspectral data using Random Forest Algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Saeid Parsian, Auteur ; Meisam Amani, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 185 - 193 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) Dans le présent article, nous avons utilisé la fusion des données de la détection et de la télémétrie par ondes lumineuses (LiDAR) avec les données hyperspectrales afin de proposer une méthode pour la détection des édifices. Le nombre de bandes hyperspectrales a d’abord été réduit de 144 couches à 8 couches en utilisant l’algorithme d’analyse discriminante linéaire (ADL) pour enlever les bandes hautement redondantes et réduire les coûts de calcul. Puis, ces couches ont été intégrées à quatre couches de hauteurs et d’intensités obtenues des données LiDAR. Les couches fusionnées (12 couches) ont été appliquées à un algorithme de forêts aléatoires (FA) pour extraire les limites des édifices. Finalement, deux opérateurs morphologiques ont été appliqués pour enlever les ouvertures dans les toits des édifices et réparer leurs limites. Une comparaison a également été effectuée entre les résultats obtenus au moyen de la méthode proposée et l’étude de référence dans ce domaine [Debes et al. 2014]. La précision de la méthode proposée s’est avérée meilleure pour la détection des édifices en beaucoup moins de temps comparativement à la méthode de référence. Les valeurs de 97 % et de 96 % ont été obtenues pour la précision du producteur et de l’utilisateur respectivement. Dans l’ensemble, la méthode décrite dans le présent article s’est avérée avoir un potentiel élevé pour l’extraction des édifices. Numéro de notice : A2017-848 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2017-401 Date de publication en ligne : 27/02/2018 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2017-401 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89446
in Geomatica > vol 71 n° 4 (December 2017) . - pp 185 - 193[article]DEM generation from contours and a low-resolution DEM / Xinghua Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 134 (December 2017)PermalinkSuivi topographique côtier au moyen d’un système LiDAR mobile terrestre : exemple d’une recharge sédimentaire de plage / Stéfanie Van-Wierts in Geomatica, vol 71 n° 4 (December 2017)PermalinkTracking the relationship between changing skyline and population growth of an Indian megacity using earth observation technology / Joy Sanyal in Geocarto international, vol 32 n° 12 (December 2017)PermalinkBIM en réhabilitation : l'atout drone / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2152 (novembre 2017)PermalinkFusing microwave and optical satellite observations to simultaneously retrieve surface soil moisture, vegetation water content, and surface soil roughness / Yohei Sawada in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkFusion of hyperspectral and LiDAR data using sparse and low-rank component analysis / Behnood Rasti in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 11 (November 2017)PermalinkBuilding with numbers / Andrew Watts in GEO: Geoconnexion international, vol 16 n° 10 (October 2017)PermalinkCulture 3D cloud: A cloud computing platform for 3D scanning, documentation, preservation and dissemination of cultural heritage / Pierre Alliez in ERCIM News, n° 111 (October 2017)PermalinkEfficient structure from motion for oblique UAV images based on maximal spanning tree expansion / San Jiang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 132 (October 2017)PermalinkHeight uncertainty in digital terrain modelling with unmanned aircraft systems / Stig-Göran Mårtensson in Survey review, vol 49 n° 355 (October 2017)Permalink