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Titre : Point cloud oversegmentation with graph-structured deep metric learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Mohamed Boussaha , Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2019, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 16/06/2019 20/06/2019 Long Beach Californie - Etats-Unis Open Access Proceedings Importance : pp 7432 - 7441 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) We propose a new supervized learning framework foroversegmenting 3D point clouds into superpoints. We castthis problem as learning deep embeddings of the local ge-ometry and radiometry of 3D points, such that the border ofobjects presents high contrasts. The embeddings are com-puted using a lightweight neural network operating on thepoints’ local neighborhood. Finally, we formulate pointcloud oversegmentation as a graph partition problem withrespect to the learned embeddings.This new approach allows us to set a new state-of-the-artin point cloud oversegmentation by a significant margin, ona dense indoor dataset (S3DIS) and a sparse outdoor one(vKITTI). Our best solution requires over five times fewersuperpoints to reach similar performance than previouslypublished methods on S3DIS. Furthermore, we show thatour framework can be used to improve superpoint-basedsemantic segmentation algorithms, setting a new state-of-the-art for this task as well. Numéro de notice : C2019-017 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Autre URL associée : vers CVF Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR.2019.00762 Date de publication en ligne : 09/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00762 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93351
Titre : Rendu réaliste du brouillard Type de document : Mémoire Auteurs : Florent Geniet, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2019 Importance : 29 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] brouillard
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] image de synthèse
[Termes IGN] lancer de rayons
[Termes IGN] rendu réalisteIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Dans l’optique du développement de la voiture intelligente, WMG cherche à créer un capeur capable de fonctionner par temps de brouillard. Le développement de ce capteur fait intervenir le deep learning, il faut donc pouvoir entrainer ce capteur sur différentes situations de brouillard. C’est pourquoi, le développement d’un système de génération d’images de synthèse de brouillard physiquement réaliste est intéressant, car il permet de faire cet entrainement sans avoir besoin de créer un brouillard artificiel ou d’en attendre un naturel. Le but de mon stage est donc de rechercher les éléments physiques caractérisant un brouillard, et ensuite d’ajouter dans le système de lancer de rayon PBRT le code correspondant à la génération de brouillard physiquement réaliste. Note de contenu : Introduction
1. Cadre de travail
1.1 Présentation de WMG
1.2 Problématique
2. Base scientifique et technique
2.1 Aspects techniques
2.2 Etat de l’art
3. Mise en oeuvre
3.1 Méthodologie
3.2 Résultats
ConclusionNuméro de notice : 26142 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Warwick Manufacturing Group WMG Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93934 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 26142-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Rendu réaliste du brouillard - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Satellite information classification and interpretation Type de document : Monographie Auteurs : Rustam B. Rustamov, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2019 Importance : 172 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-793-1 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image proche infrarouge
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] télédétection spatialeRésumé : (Editeur) Without a doubt, understanding what we must do to save our home, our planet, and how we are to do it is of the gravest importance for the present generation and the next. Clearly, advances won through space technology and applications of the same to the study of Earth play an excellent and vital role in classification and interpretation of the processes taking place on the Earth and in space. Today, space technology helps us understand Earth and how we can support and manage its state, to keep it in working condition under the current circumstances.How can we do this? Obviously, we must use appropriate methods and instruments to collect the information we need. In the meantime, it is necessary to develop systems to analyze and process the data collected. Note de contenu : 1. Introductory Chapter: Aerospace Information Classification
2. Pan-sharpening Using Spatial-frequency Method
3. Lossy Compression of Remote Sensing Images with Controllable Distortions
4. Reverse Satellite Transionospheric Sounding: Advantages and Prospects
5. High-Resolution Satellite Imagery Classification for Urban Form Detection
6. Water Management in Irrigation Systems by Using Satellite Information
7. Validation of Satellite (TMPA and IMERG) Rainfall Products with the IMD Gridded Data Sets over Monsoon Core Region of India
8. Near- and Middle-Infrared Monitoring of Burned Areas from Space
9. The Use of Visible Geostationary Operational Meteorological Satellite Imagery in Mapping the Water Balance over Puerto Rico for Water Resource ManagementNuméro de notice : 26311 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.77202 Date de publication en ligne : 03/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.77202 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95088
Titre : Scalable evaluation of 3D city models 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 : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : IGARSS 2019, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 28/07/2019 02/08/2019 Yokohama Japon Proceedings IEEE Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] taxinomieRésumé : (Auteur) The generation of 3D building models from Very High Resolution geospatial data is now an automatized procedure. However, urban areas are very complex and practitioners still have to visually assess the correctness of these models and detect reconstruction errors. We proposed an approach for automatically evaluating the quality of 3D building models. It is cast as a supervised classification task based on a hierarchical taxonomy and multimodal handcrafted features (building geometry, optical images, height data). In this paper, we evaluate how the urban area composition impacts prediction transferability and scalability of our framework to unseen scenes. This allows to define minimal feature and training sets for a problem where no benchmark data has been released so far. Numéro de notice : C2019-006 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : 10.1109/IGARSS.2019.8899337 Date de publication en ligne : 14/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2019.8899337 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92592 Simultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)
Titre : Simultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography Titre original : Caractérisation conjointe de la température et des propriétés radiatives des objets par thermographie infrarouge multispectrale Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thibaud Toullier, Auteur ; Laurent Mevel, Directeur de thèse ; Jean Dumoulin, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 1 Année de publication : 2019 Importance : 233 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat Mathématique et Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication, Spécialité Signal, Image, Vision, Université de Rennes 1Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] construction
[Termes IGN] contrôle thermique
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données multicapteurs
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] rayonnement solaire
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] surveillance d'ouvrage
[Termes IGN] thermographieIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The latest technological improvements in low-cost infrared cameras have brought new opportunities for long-term infrastructures monitoring. The accurate measurement of surfaces' temperatures is facing the lack of knowledge of radiatives properties of the scene. By using multi-sensors instrumentation, the measurement model can be refined to get a better estimate of the temperature. To overcome a lack of sensors instrumentation, it is shown that online and free available climatic data can be used. Then, Bayesian methods to estimate simultaneously the emissivity and temperature have been developed and compared to literature's methods. A radiative exchange simulator of 3D scenes have been developed to compare those different methods on numerical data. This software uses the hardware acceleration as well as a GPGPU approach to reduce the computation time. As a consequence, obtained numerical results emphasized an advanced use of multi-spectral infrared thermography for the monitoring of structures. This simultaneous estimation enables to have an estimate of the temperature by infrared thermography with a known uncertainty. Note de contenu : Introduction
1- Context and problem positioning
2- Bibliographical study
3- In-situ long-term thermal monitoring of structures: environmental measurements bias compensation
4- Study and development of an infrared multispectral images simulator
5- Proposed and studied methods for the simultaneous estimation of temperature and emissivity
Conclusion and future workNuméro de notice : 25705 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Vision : Rennes 1 : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-02389051 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94850 Structure from motion for ordered and unordered image sets based on random k-d forests and global pose estimation / Xin Wang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkPermalinkTowards visual urban scene understanding for autonomous vehicle path tracking using GPS positioning data / Citlalli Gamez Serna (2019)PermalinkAutomatic building rooftop extraction from aerial images via hierarchical RGB-D priors / Shibiao Xu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkEMVS : Event-based Multi-View Stereo : 3D reconstruction with an event camera in real-time / Henri Rebecq in International journal of computer vision, vol 126 n° 12 (December 2018)PermalinkScene classification based on multiscale convolutional neural network / Yanfei Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkMulti-scale object detection in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Zhipeng Deng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkSemantic labeling in very high resolution images via a self-cascaded convolutional neural network / Yoncheng Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkA semi-supervised generative framework with deep learning features for high-resolution remote sensing image scene classification / Wei Han in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkDeep multi-task learning for a geographically-regularized semantic segmentation of aerial images / Michele Volpi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 144 (October 2018)Permalink