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Adaptation d'un algorithme SLAM pour la vision panoramique multi-expositions dans des scènes à haute gamme dynamique / Eva Goichon (2022)
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Titre : Adaptation d'un algorithme SLAM pour la vision panoramique multi-expositions dans des scènes à haute gamme dynamique Type de document : Mémoire Auteurs : Eva Goichon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2022 Importance : 52 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d’Ingénieur INSALangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] image panoramique
[Termes IGN] vision monoculaire
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] vision stéréoscopiqueIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) La Localisation et Cartographie Simultanées basée vision (SLAM) en robotique est bien établie mais trouve encore ses limites en environnement à grande gamme dynamique où les images acquises souffrent de sur- et sous-expositions. Ce travail s’appuie sur l’utilisation de caméras originales capables d’acquérir plusieurs expositions différentes simultanément en une image panoramique multiple pour limiter les saturations. Il en adapte les images et le modèle de projection en vue d’exploiter ces caméras dans le SLAM multi-caméra MCPTAM, initialement conçu pour des données différentes. Ce travail a permis de mettre en lumière les difficultés de MCPTAM dans les virages mais donne de meilleurs résultats avec des expositions multiples. Note de contenu : 1- Introduction
2- State-of-the-art
3- Description of methods used
4- Results
ConclusionNuméro de notice : 24092 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : JRL (AIST-CNRS) / IRISA Rennes En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4672/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102562
Titre : AlpineBends – A benchmark for deep learning-based generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya
, Auteur ; Xiang Zhang, Auteur
Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2022 Collection : Abstracts of the ICA num. 4 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICA 2021, 24th ICA Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation 13/12/2021 13/12/2021 Florence Italie OA Proceedings Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] test de performance
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) [début] Raster-based map generalization is nowadays anecdotal, as most generalization operations are performed using vector data. Vectors describe the shape of each object in the map using a set of coordinates; thus, the object delimitation is directly accessible, and the topology and distance-based relations are easy to compute. On the contrary, rasters represent a map as an image, a grid of pixel covers the target area, and each pixel is characterised by a value. This representation does not explicitly model the boundary/shape of geographic objects and the relations between them. However, the emergence of the image-based deep learning techniques has shown an ability to process images of geographic information. The question of their adaptation for map generalization is a trendy subject: road (Courtial et al. 2020), building (Feng et al. 2019) and coastline (Du et al. 2021) generalization have been explored in recent years. Common methods for evaluating these techniques seems to be necessary for the comparison and development of this field. Numéro de notice : C2021-067 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-abs-4-1-2022 Date de publication en ligne : 14/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-abs-4-1-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99535 An extended patch-based cellular automaton to simulate horizontal and vertical urban growth under the shared socioeconomic pathways / Yimin Chen in Computers, Environment and Urban Systems, vol 91 (January 2022)
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[article]
Titre : An extended patch-based cellular automaton to simulate horizontal and vertical urban growth under the shared socioeconomic pathways Type de document : Article/Communication Auteurs : Yimin Chen, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 101727 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] Canton (Kouangtoung)
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] construction
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] Kouangtoung (Chine)
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] urbanisationRésumé : (auteur) Most contemporary urban cellular automata (CA) models primarily focus on the simulation of urban land expansion, and cannot effectively simulate vertical urban growth. This study addresses this drawback by extending a patch-based urban CA model with a component that can predict the building volumes of an urban land expansion scenario. The proposed model is evaluated through a case study in the Guangzhou-Foshan metropolitan area, China. The horizontal urban growth simulations achieve a mean ‘Figure-of-merit’ value of 0.1406 at the cell level and an agreement of 97% at the pattern level. The building volume prediction made by the methods of random forest and k-nearest-neighbor has a testing R2 of 0.90 and a mean percentage absolute error of 22%. The proposed model is applied to the urban growth projections under the shared socioeconomic pathways (SSPs). The results successfully reflect the influences that different SSPs have on vertical urban developments. These results also complement related research of urbanization projections under the SSPs, because most existing studies consider the impacts of horizontal urban growth only. As building volumes and heights are fundamental parameters to urban climate modeling, the ability of the proposed model to project future change in vertical urban developments can support the mitigation of climate change effects on human settlements. Numéro de notice : A2022-008 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101727 Date de publication en ligne : 21/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2021.101727 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99049
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 91 (January 2022) . - n° 101727[article]
Titre : Analyse cartographique et statistique de déploiements mobiles Type de document : Mémoire Auteurs : Charles Laverdure, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 54 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de stage de fin d’études Cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, TSILangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] application web
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] base de données
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] fréquence
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] téléphonie mobile
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : MTSI Mémoires du Master Technologies des Systèmes d'Information Résumé : (auteur) La Direction Mobile et Innovation (DMI) se concentre sur la régulation des technologies mobiles au sein de l’Autorité de Régulation des Communications Electroniques, des Postes et de la distribution de la Presse (ARCEP). Dans cette direction, l’Unité Couverture et Investissements Mobiles (UCIM) s’occupe de la régulation technique des obligations des opérateurs de téléphonie mobile en France (métropole et outre-mer). Les services des réseaux mobiles se décomposent en un service « voix » (appels, SMS. . .) et un service « données » (internet mobile : web, streaming, jeux. . .) avec une importance de plus en plus élevée pour le deuxième. L’UCIM est chargée de produire de la donnée ou d’analyser les données des opérateurs. Cela permet de statuer sur le respect des engagements des opérateurs vis-à-vis des législations mises en place par l’Etat français et de proposer de nouveaux textes. Mon stage s’inscrit dans une phase d’automatisation, de standardisation et d’interprétation des données géoréférencées liées aux déploiements mobiles et à leur utilisation en France. Ce stage se décompose en plusieurs projets courts rendus de manière continuelle. Ce rapport présentera quatre projets choisis pour leurs diversités de sujets et de technologies employées. Dans un premier temps, la création d’outils de « data visualisation ». Ces outils permettent aux agents de l’ARCEP d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin d’une manière visuelle et paramétrable. Ils sont utilisés afin de s’informer ou d’effectuer un travail de suivi. On retrouve un outil de suivi des enquêtes de qualité de service et un outil de suivi de l’avancée d’un programme d’état destiné à mieux couvrir en 4G la population. Dans un second temps, mon stage s’est composé d’une phase plus exploratoire. En travaillant sur des projets transverses, j’ai pu recouper différents types de données afin de mettre en lumière des pistes de travail pouvant être réutilisées dans le futur. On y retrouve une étude prédictive de déploiements optimaux de sites mobiles dans le cadre d’un programme d’état et une étude sur le rapport entre qualité de service pour l’utilisateur et capacité de transfert de données disponibles. Note de contenu :
Introduction
1- Contexte et objectifs du stage
2- Outils de suivi et de contrôle
3- Analyse des déploiements
4- Retour d’expérience et continuité
ConclusionNuméro de notice : 29014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : ARCEP Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101747 Documents numériques
en open access
Analyse cartographique... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDFAnalysis of pedestrian movements and gestures using an on-board camera to predict their intentions / Joseph Gesnouin (2022)
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Titre : Analysis of pedestrian movements and gestures using an on-board camera to predict their intentions Titre original : Analyse des mouvements et gestes des piétons via caméra embarquée pour la prédiction de leurs intentions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Joseph Gesnouin, Auteur ; Fabien Moutarde, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2022 Importance : 171 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l'Université Paris Sciences et Lettres, Préparée à MINES ParisTech, Spécialité
Informatique temps réel, robotique et automatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] reconnaissance de gestes
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] squelettisation
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The autonomous vehicle (AV) is a major challenge for the mobility of tomorrow. Progress is being made every day to achieve it; however, many problems remain to be solved to achieve a safe outcome for the most vulnerable road users (VRUs). One of the major challenge faced by AVs is the ability to efficiently drive in urban environments. Such a task requires interactions between autonomous vehicles and VRUs to resolve traffic ambiguities. In order to interact with VRUs, AVs must be able to understand their intentions and predict their incoming actions. In this dissertation, our work revolves around machine learning technology as a way to understand and predict human behaviour from visual signals and more specifically pose kinematics. Our goal is to propose an assistance system to the AV that is lightweight, scene-agnostic that could be easily implemented in any embedded devices with real-time constraints. Firstly, in the gesture and action recognition domain, we study and introduce different representations for pose kinematics, based on deep learning models as a way to efficiently leverage their spatial and temporal components while staying in an euclidean grid-space. Secondly, in the autonomous driving domain, we show that it is possible to link the posture, the walking attitude and the future behaviours of the protagonists of a scene without using the contextual information of the scene (zebra crossing, traffic light...). This allowed us to divide by a factor of 20 the inference speed of existing approaches for pedestrian intention prediction while keeping the same prediction robustness. Finally, we assess the generalization capabilities of pedestrian crossing predictors and show that the classical train-test sets evaluation for pedestrian crossing prediction, i.e., models being trained and tested on the same dataset, is not sufficient to efficiently compare nor conclude anything about their applicability in a real-world scenario. To make the research field more sustainable and representative of the real advances to come. We propose new protocols and metrics based on uncertainty estimates under domain-shift in order to reach the end-goal of pedestrian crossing behavior predictors: vehicle implementation. Note de contenu : 1- Introduction
2- Human activity recognition with pose-driven deep learning models
3- From action recognition to pedestrian discrete intention prediction
4- Assessing the generalization of pedestrian crossing predictors
5- ConclusionNuméro de notice : 24066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique temps réel, robotique et automatique : Paris Sciences et Lettres : 2022 DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03813520 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102091 PermalinkApport de l’intelligence artificielle au domaine des villes intelligentes : application à l’assistance des déplacements des personnes à mobilité réduite / Nathan Aky (2022)
PermalinkApprentissage profond pour l'imagerie SAR : du débruitage à l'interprétation de scène / Emanuele Dalsasso (2022)
PermalinkApprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques / Jean-Yves Franceschi (2022)
PermalinkPermalinkATONTE: towards a new methodology for seed ontology development from texts and experts / Helen Mair Rawsthorne (2022)
PermalinkAutomatic identification of addresses: A systematic literature review / Paula Cruz in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 1 (January 2022)
PermalinkA benchmark of named entity recognition approaches in historical documents : application to 19th century French directories / Nathalie Abadie (2022)
PermalinkBuyTheDips : PathLoss for improved topology-preserving deep learning-based image segmentation / Minh On Vu Ngoc (2022)
PermalinkCaractérisation de la ville du futur dans des corpus de science-fiction et de fiction climatique / Sami Guembour (2022)
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