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Recursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner / Sören Vogel in Journal of applied geodesy, vol 16 n° 1 (January 2022)
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[article]
Titre : Recursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner Type de document : Article/Communication Auteurs : Sören Vogel, Auteur ; Dominik Ernst, Auteur ; Ingo Neumann, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 37 - 57 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] contrainte d'intégrité
[Termes IGN] étalonnage d'instrument
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] modèle de Gauss-Helmert
[Termes IGN] positionnement cinématique
[Termes IGN] processeur graphique
[Termes IGN] télémètre laser aéroportéRésumé : (auteur) Sensors for environmental perception are nowadays applied in numerous vehicles and are expected to be used in even higher quantities for future autonomous driving. This leads to an increasing amount of observation data that must be processed reliably and accurately very quickly. For this purpose, recursive approaches are particularly suitable in terms of their efficiency when powerful CPUs and GPUs are uneconomical, too large, or too heavy for certain applications. If explicit functional relationships between the available observations and the requested parameters are used to process and adjust the observation data, complementary approaches exist. The situation is different for implicit relationships, which could not be considered recursively for a long time but only in the context of batch adjustments. In this contribution, a recursive Gauss-Helmert model is presented that can handle explicit and implicit equations and thus allows high flexibility. This recursive estimator is based on a Kalman filter for implicit measurement equations, which has already been used for georeferencing kinematic multi-sensor systems (MSS) in urban environments. Furthermore, different methods for introducing additional information using constraints and the resulting added value are shown. Practical application of the methodology is given by an example for the calibration of a laser scanner for a MSS. Numéro de notice : A2022-053 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1515/jag-2021-0026 Date de publication en ligne : 15/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2021-0026 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99448
in Journal of applied geodesy > vol 16 n° 1 (January 2022) . - pp 37 - 57[article]
Titre : Registration of heterogenous data for urban modeling Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Pascal Monasse, Directeur de thèse ; Bruno Vallet , Directeur de thèse
Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole des Ponts ParisTech Année de publication : 2022 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Importance : 160 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur à l'École des Ponts ParisTech, spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] espace intérieur
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] primitive géométrique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segment de droiteIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse fait partie du projet Modelisation Intérieur/Extérieur de Bâtiments (BIOM) qui vise à la modélisation automatique et simultanée de l’intérieur et de l’extérieur de bâtiments à partir de données hétérogènes. L'hétérogénéité est à la fois dans le type de données (image et Light Detection and Ranging (LiDAR)) et la plate-forme d'acquisition: acquisition terrestre intérieure/extérieure ou aérienne. Le premier enjeu d'une telle modélisation est donc de recaler précisément ces données. Les travaux menés ont confirmé que l'environnement et le type de données conditionnent le choix de l'algorithme de recalage. Notre contribution consiste à exploiter les propriétés fondamentales des données et des plateformes d'acquisition afin de proposer des solutions potentielles à tous les problèmes de recalage rencontrés par le projet. Comme dans un environnement de bâtiments la plupart des objets sont composés de primitives géométriques (polygones planaires, lignes droites, ouvertures), nous avons choisi d'introduire des algorithmes de recalage reposant sur ces primitives. L'idée de base de ces algorithmes consiste en la définition d'une énergie globale entre les primitives extraites à partir des jeux de données à recaler et la proposition d'une méthode robuste pour optimiser cette énergie basée sur le paradigme RANSAC. Notre contribution va de la proposition de méthodes robustes pour extraire les primitives sélectionnées à l'intégration de ces primitives dans un cadre de recalage efficace. Nos solutions ont dépassé les limites des algorithmes existants et ont prouvé leur efficacité pour résoudre les problèmes rencontrés par le projet, tels que le recalage intérieur/extérieur, le recalage d'image/LiDAR et le recalage aérien/terrestre. Note de contenu : 1. Context and research problem
1.1 Introduction
1.2 BIOM project
1.3 Objectives
1.4 Building Information Modeling
1.5 Registration problem
1.6 Images registration
1.7 Point clouds registration
1.8 Contributions
1.9 Thesis outline
1.10 Publication List
2. Data description
2.1 Introduction
2.2 Image data
2.3 LiDAR data
2.4 Conclusion
3. Primitives detection
3.1 Introduction
3.2 Classification of primitives extraction methods
3.3 Performance evaluation
3.4 Planar polygons extraction
3.5 3D line segment detection from LIDAR data
3.6 3D lines segments detection and reconstruction from image data
3.7 Openings detection
3.8 Conclusion
4. Indoor/Outdoor Registration
4.1 Introduction
4.2 State of the art
4.3 Data
4.4 Planar polygons based registration
4.5 Openings based registration
4.6 Hybrid solution
4.7 Conclusion
5. Image/LiDAR data Registration 104
5.1 Introduction
5.2 State of the art
5.3 Overview and contributions
5.4 3D Segment Extraction
5.5 3D segments based registration
5.6 Iterative Closest Line (ICL)
5.7 Evaluation and discussion
5.8 Conclusion
6. Aerial/Terrestrial registration
6.1 Introduction
6.2 State of the art
6.3 3D segment extraction from heterogeneous image data
6.4 3D segments based algorithm adaptation
6.5 Evaluation and discussion
6.6 Conclusion
7. Conclusion
7.1 Contributions
7.2 Future work
Appendices
A. Implementation
B. MLSD ImprovementNuméro de notice : 26842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : ENPC : 2022 Organisme de stage : Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge LIGM nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/08/2022 En ligne : https://pastel.hal.science/tel-03764907/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101526
Titre : Repenser la conception des corridors écologiques à travers l'espace et le temps : l'apport de la télédétection à très haute résolution spatiale Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Elie Morin, Auteur ; Frédéric Grandjean, Directeur de thèse ; Nicolas Bech, Directeur de thèse Editeur : Poitiers [France] : Université de Poitiers Année de publication : 2022 Importance : 253 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Poitiers, Spécialité Biologie et Écologie des PopulationsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] aménagement paysager
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] biodiversité
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] corridor biologique
[Termes IGN] forêt urbaine
[Termes IGN] habitat d'espèce
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] milieu rural
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] Poitiers
[Termes IGN] pouvoir de résolution géométrique
[Termes IGN] représentation cartographique
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] trame verte et bleueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les changements d’occupation des sols d’origine anthropique entrainent une fragmentation des habitats et représentent l’une des principales menaces pour la biodiversité. En effet, cette fragmentation se traduit par la diminution de la surface des habitats, de leur disponibilité et de leur connectivité. Dans ce contexte, la Trame Verte et Bleue, adoptée en France, vise à identifier les réservoirs de biodiversité et leurs corridors écologiques afin de maximiser la fonctionnalité des réseaux écologiques. Néanmoins, cette mesure est basée sur des modélisations cartographiques dont la résolution spatiale et thématique, bien qu’adéquate à l’échelle régionale, ne permettent pas de prendre en compte l’hétérogénéité spatiale des paysages complexes tels que les milieux urbains. Par ailleurs, cette approche ne considère pas la dynamique temporelle du paysage, pourtant importante dans les processus écologiques. Dans un premier temps, le but de ma thèse a été de construire une représentation actuelle du territoire à très haute résolution spatiale (THRS) à partir de la compilation de données spatiales institutionnelles en libre accès. Malgré la forte résolution spatiale et thématique de cette première cartographie notamment en milieu rural, la végétation urbaine, source de biodiversité, restait sous-estimée. Ainsi, nous avons développé une méthodologie alliant SIG et télédétection afin de caractériser et différencier la végétation arborée et herbacée en milieu urbain à THRS. Dans un deuxième temps, cette approche a permis de mettre en évidence l’importance de la précision cartographique dans la modélisation des connectivités paysagères (i.e., réseaux écologiques) en milieux urbains. Ces approches ont ensuite été utilisées pour reconstruire les paysages anciens à THRS afin de comprendre l’impact des changements spatio-temporels du paysage sur la connectivité écologique. Ces modèles de connectivité ont été validées à partir de données d’occurrence d’espèces spécialistes. Les bases de données créées et les méthodologies développées durant cette thèse représentent des informations précieuses et transdisciplinaires dans l’aménagement du territoire pour la conservation de la biodiversité. Note de contenu :
Introduction générale
1.1. La biodiversité
1.2. Le paysage urbain
1.3. L’écologie du paysage
1.4. Connectivité écologique ou paysagère
1.5. La Trame Verte et Bleue
1.6. Site d’étude : Poitiers et Grand Poitiers Communauté urbaine
1.7. Problématiques de recherche
Chapitre 2 : Cartographier les paysages
2.1. La cartographie ou la représentation numérique du territoire
2.2. Construire une cartographie cohérente aux problématiques de recherche
2.3. L’apport de la télédétection pour cartographier les paysages passés
2.4. Classification de 1950, quels résultats espérer d’une image en noir & blanc ?
2.5. Conclusion & perspectives
Chapitre 3 : Modéliser la connectivité paysagère en milieu urbain & rural
3.1. La théorie des graphes
3.2. Importance de la résolution spatiale et thématique en milieu urbain
3.3. Importance de la résolution spatiale en milieu urbain & rural
Chapitre 4 : Changements paysagers et connectivité paysagère
4.1. Introduction
4.2. Matériels & méthodes
4.3. Résultats & discussion
5. Discussion générale
5.1. L’histoire des paysages : entre SIG et télédétection
5.2. La végétation urbaine au cœur des enjeux écologiques
5.3. L’évolution spatio-temporelle des paysages comme variable explicative
ConclusionNuméro de notice : 26961 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Biologie et Écologie des Populations : Poitiers : 2022 nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 07/02/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-03976819v1/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102572
Titre : Reshaping perception for autonomous driving with semantic keypoints Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lorenzo Bertoni, Auteur Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2022 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences, Ecole Polytechnique Fédérale de LausanneLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de piéton
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] système multi-agents
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) The field of artificial intelligence is set to fuel the future of mobility by driving forward the transition from advanced driver-assist systems to fully autonomous vehicles (AV). Yet the current technology, backed by cutting-edge deep learning techniques, still leads to fatal accidents and does not convey trust. Current frameworks for 3D perception tasks, such as 3D object detection, are not adequate as they (i) do not generalize well to new scenarios, (ii) do not take into account measures of confidence in their predictions, and (iii) are not suitable for large-scale deployment as mainly based on costly LiDAR sensors. This doctoral thesis aims to study vision-based deep learning frameworks that can accurately perceive the world in 3D and generalize to new scenarios. We propose to escape the pixel domain using semantic keypoints, a sparse representation for every object in the scene containing meaningful information for 2D and 3D reasoning. The low-dimensionality enables downstream neural networks to focus on essential elements in the scene and improve their generalization capabilities. Furthermore, driven by the limitation of deep learning architectures outputting point estimates, we study how to estimate a confidence interval for each prediction. In particular, we emphasize vulnerable road users, such as pedestrians and cyclists, and explicitly address the long tail of 3D pedestrian detection to contribute to the safety of our roads. We further show the efficacy of our framework on multiple real-world domains by (a) integrating it in an existing AV pipeline, (b) detecting human-robot eye contact in real-world scenarios, and (c) helping verify the compliance of safety measures in the case of the COVID-19 outbreak. Finally, we publicly release the source code of all our projects and develop a unified library to contribute to an open science mission. Note de contenu : 1- Introduction
2- Semantic keypoints detection
3- Monocular 3D pedestrian localization and uncertainty estimation
4- Tackling the long tail of 3D pedestrian localization with stereo cameras
5- Autonomous driving applications of pedestrian 3D detection
6- Detecting pedestrians attention: Human-robot eye contact in the wild
7- Beyond autonomous driving: Social interactions and social distancing
8- ConclusionNuméro de notice : 24077 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Sciences : EPFL : 2022 DOI : 10.5075/epfl-thesis-10072 En ligne : https://doi.org/10.5075/epfl-thesis-10072 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102212 Scaling up and evaluating surface reconstruction from point clouds of open scenes / Yanis Marchand (2022)
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Titre : Scaling up and evaluating surface reconstruction from point clouds of open scenes Titre original : Passage à l'échelle et évaluation de la reconstruction de surface à partir de nuage de points de scènes ouvertes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yanis Marchand , Auteur ; Bruno Vallet
, Directeur de thèse ; Laurent Caraffa
, Encadrant
Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l’Université Gustave Eiffel, Ecole doctorale n° 532, Math ́ematiques et Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (MSTIC), Spécialité de doctorat : Informatique - Unité de recherche : LASTIG (IGN)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] informatique
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement réparti
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse de doctorat traite de deux aspects de la reconstruction de surface à partir de nuage de points. Premièrement, elle aborde le cas large échelle où un nuage de points est trop volumineux pour être stocké dans la mémoire d'un seul ordinateur. Nous présentons un algorithme distribué de bout en bout permettant de traiter des nuages de points arbitrairement grands tout en garantissant l'étanchéité de la surface produite. Deuxièmement, cette thèse contribue à l'évaluation de la reconstruction de surface de par la définition de deux protocoles. Le premier nécessite des données synthétiques alors que le deuxième peut être mis en place en ayant uniquement recours à des données provenant de capteurs. Ces protocoles et les nouvelles métriques qui leur sont associées permettent de quantifier la qualité des reconstructions avec un biais moins important que les approches utilisées jusqu'alors. Numéro de notice : 17739 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Informatique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-04031734 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102877 PermalinkSenRVM: A multi-modal deep learning regression methodology for continuous vegetation monitoring with dense temporal NDVI time series / Anatol Garioud (2022)
PermalinkSimulation of the meltwater under different climate change scenarios in a poorly gauged snow and glacier-fed Chitral River catchment (Hindukush region) / Huma Hayat in Geocarto international, vol 37 n° 1 ([01/01/2022])
PermalinkStudying informativeness of satellite image texture for sea ice state retrieval using deep learning methods / Clément Fougerouse (2022)
PermalinkPermalinkThe long-term development of temperate woodland creation sites: from tree saplings to mature woodlands / Elisa Fuentes-Montemayor in Forestry, an international journal of forest research, vol 95 n° 1 (January 2022)
PermalinkThe use of volunteer geographic information for producing and maintaining authoritative land use and land cover data / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2022)
PermalinkThree-dimensional simulations of rockfalls in Ischia, Southern Italy, and preliminary susceptibility zonation / Massimiliano Alvioli in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)
PermalinkPermalinkPermalinkUrban infrastructure audit: an effective protocol to digitize signalized intersections by mining street view images / Xiao Li in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)
PermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)
PermalinkPermalinkVegetation changes in the understory of nitrogen-sensitive temperate forests over the past 70 years / Marina Roth in Forest ecology and management, vol 503 (January-1 2022)
PermalinkPermalinkAdaptive feature weighted fusion nested U-Net with discrete wavelet transform for change detection of high-resolution remote sensing images / Congcong Wang in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)
PermalinkEfficient occluded road extraction from high-resolution remote sensing imagery / Dejun Feng in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)
PermalinkEstimating timber volume loss due to storm damage in Carinthia, Austria, using ALS/TLS and spatial regression models / Arne Nothdurft in Forest ecology and management, vol 502 (December-15 2021)
PermalinkMapping temperate forest tree species using dense Sentinel-2 time series / Jan Hemmerling in Remote sensing of environment, vol 267 (December-15 2021)
PermalinkAutomatic extraction of indoor spatial information from floor plan image: A patch-based deep learning methodology application on large-scale complex buildings / Hyunjung Kim in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)
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