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Titre : Geometric camera pose refinement with learned depth maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2019 Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : ICIP 2019, 26th IEEE International Conference on Image Processing 22/09/2019 25/09/2019 Taipei Taiwan Proceedings IEEE Importance : 5 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme ICP
[Termes IGN] carte de profondeur
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] scène intérieure
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) We present a new method for image-only camera relocalisation composed of a fast image indexing retrieval step followed by pose refinement based on ICP (Iterative Closest Point). The first step aims to find an initial pose for the query by evaluating images similarity with low dimensional global deep descriptors. Subsequently, we predict with a fully convolutional deep encoder-decoder neural network a dense depth map from the image query. We use this depth map to create a local point cloud and refine the initial query pose using an ICP algorithm.We demonstrate the effectiveness of our new approach on various indoor scenes. Compared to learned pose regression methods, our proposal can be used on multiple scenes without the need of a specific weights-setup for each scene, while showing equivalent results. Numéro de notice : C2019-015 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2019.8803014 Date de publication en ligne : 26/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2019.8803014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93279 Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)
Titre : Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Benjamin Tardy, Auteur ; Jordi Inglada, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2019 Importance : 228 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du doctorat de l'Université Toulouse 3 Paul Sabatier, Spécialité Surfaces et interfaces continentales, HydrologieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] aménagement du territoire
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification de Dempster-Shafer
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] historique des données
[Termes IGN] image Formosat/COSMIC
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] série temporelleIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L'étude des surfaces continentales constitue un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour le suivi et la gestion des territoires, notamment en matière de répartition entre l'expansion urbaine, terres agricoles et espaces naturels. Dans ce contexte, les cartes d'OCcupation des Sols (OCS) caractérisant la couverture biophysique des terres émergées sont un atout essentiel pour l'analyse des surfaces continentales. Les algorithmes de classification supervisée permettent, à partir de séries temporelles annuelles d'images satellites et de données de référence, de produire automatiquement la carte de la période correspondante. Cependant, les données de référence sont une information coûteuse à obtenir surtout sur de grandes étendues. En effet, les campagnes de relevés terrain requièrent un fort coût humain, et les bases de données sont associées à de longs délais de mises à jour. De plus, ces données de référence disposent d'une validité limitée à la période correspondante, en raison des changements d'OCS. Ces changements concernent essentiellement l'expansion urbaine au détriment des surfaces naturelles, et les terres agricoles soumises à la rotation des cultures. L'objectif général de la thèse vise à proposer des méthodes de production de cartes d'OCS sans exploiter les données de référence de la période correspondante. Les travaux menés s'appuient sur un historique d'OCS. Cet historique regroupe toutes les informations disponibles pour la zone concernée : cartes d'OCS, séries temporelles, données de référence, modèles de classification, etc. Une première partie des travaux considère que l'historique ne contient qu'une seule période. Ainsi, nous avons proposé un protocole de classification naïve permettant d'exploiter un classifieur déjà entraîné sur une nouvelle période. Les performances obtenues ont montré que cette approche se révèle insuffisante, requérant ainsi des méthodes plus performantes. L'adaptation de domaine permet d'aborder ce type de problématique. Nous avons considéré deux approches : la projection de données via une analyse canonique des corrélations et le transport optimal. Ces deux approches permettent de projeter les données de l'historique afin de réduire les différences avec l'année à traiter. Néanmoins ces approches offrent des résultats équivalents à la classification naïve pour des coûts de production bien plus significatifs. Une seconde partie des travaux considère que l'historique contient au moins deux périodes de données. À partir des cartes supervisées de ces périodes précédentes, nous proposons une approche de mise à jour de la carte la plus récente, en modélisant les transitions des classes d'OCS. Nous avons également proposé l'utilisation d'un classifieur unique entraîné à partir de plusieurs périodes de l'historique. L'objectif de ce classifieur consiste à pouvoir s'adapter aux variations entre les années. Enfin nous avons mis en place des systèmes de vote afin de réaliser une fusion de classifieurs, chacun entraîné sur une période différente de l'historique. Ces systèmes offrent l'avantage d'être toujours plus performants que chaque classifieur individuellement. Nous avons comparé les performances de plusieurs approches allant du simple vote majoritaire à des fusions plus complexes: vote par confiance, vote par probabilités, vote Dempster-Shafer ainsi qu'une inférence bayésienne. Ces approches produisent des performances similaires, mais pour des coûts de production variables. Nous avons expérimenté ces approches sur deux jeux de données, l'un constitué de sept années d'images Formosat-2 et l'autre de trois années d'images Sentinel-2. Le premier offre une très bonne diversité temporelle mais sur une faible emprise spatiale. Inversement, le second couvre une large zone mais pour un historique limité. Nous avons conclu que les approches du classifieur unique ainsi qu'un simple vote majoritaire offrent de bonnes performances pour des faibles coûts indépendamment du jeu de données. Note de contenu : I- Introduction
II- Présentation du problème
III- Propositions de méthodes exploitant un unique domaine Source
IV- Propositions de méthodes exploitant de multiples domaines Source
V- Mise en oeuvre des méthodes pour une production opérationnelle sur de
grandes étendues
VI ConclusionsNuméro de notice : 28509 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie : Toulouse 3 : 2019 Organisme de stage : CESBIO nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019TOU30261 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97060 Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11. Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification / Arnaud Le Bris (2019)
Titre de série : Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 11 Titre : Decision fusion of remote-sensing data for land cover classification Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Walid Ouerghemmi , Auteur ; Cyril Wendl, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Londres, New York : Academic Press Année de publication : 2019 Importance : pp 341 - 382 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] image SPOT 7
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) Very high spatial resolution (VHR) multispectral imagery enables a fine delineation of objects and a possible use of texture information. Other sensors provide a lower spatial resolution but an enhanced spectral or temporal information, permitting one to consider richer land cover semantics. So as to benefit from the complementary characteristics of these multimodal sources, a decision late fusion scheme is proposed. This makes it possible to benefit from the full capacities of each sensor, while dealing with both semantic and spatial uncertainties. The different remote-sensing modalities are first classified independently. Separate class membership maps are calculated and then merged at the pixel level, using decision fusion rules. A final label map is obtained from a global regularization scheme in order to deal with spatial uncertainties while conserving the contrasts from the initial images. It relies on a probabilistic graphical model involving a fit-to-data term related to merged class membership measures and an image-based contrast-sensitive regularization term. Conflict between sources can also be integrated into this scheme. Two experimental cases are presented. In the first case one considers the fusion of VHR multispectral imagery with lower spatial resolution hyperspectral imagery for fine-grained land cover classification problem in dense urban areas. In the second case one uses SPOT 6/7 satellite imagery and Sentinel-2 time series to extract urban area footprints through a two-step process: classifications are first merged in order to detect building objects, from which a urban area prior probability is derived and eventually merged to Sentinel-2 classification output for urban footprint detection. Numéro de notice : H2019-002 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-0-12-817358-9.00017-2 Date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817358-9.00017-2 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93303 Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 8. Multimodal localization for embedded systems: a survey / Imane Salhi (2019)
Titre de série : Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 8 Titre : Multimodal localization for embedded systems: a survey Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Imane Salhi , Auteur ; Martyna Poreba , Auteur ; Erwan Piriou, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Maroun Ojail, Auteur Editeur : Londres, New York : Academic Press Année de publication : 2019 Importance : pp 199 - 278 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] navigation automobile
[Termes IGN] navigation pédestre
[Termes IGN] réalité mixteRésumé : (Auteur) Localization by jointly exploiting multimodal information, like cameras, inertial measurement units (IMU), and global navigation satellite system (GNSS) data, is an active key research topic for autonomous embedded systems such as smart glasses or drones. These systems have become topical for acquisition, modeling, and interpretation for scene understanding. The exploitation of different sensor types improves the robustness of the localization, e.g. by merging the accuracy of one sensor with the reactivity of another one in a flexible manner. This chapter presents a survey of the existing multimodal techniques dedicated to the localization of autonomous embedded systems. Both the algorithmic and the hardware architecture sides are investigated in order to provide a global overview of the key elements to be considered when designing these embedded systems. Several applications in different domains (e.g. localization for mapping, pedestrian localization, automotive navigation and mixed reality) are presented to illustrate the importance of such systems nowadays in scene understanding. Numéro de notice : H2019-001 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient DOI : 10.1016/B978-0-12-817358-9.00014-7 Date de publication en ligne : 02/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817358-9.00014-7 Format de la ressource électronique : URL chapitre Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93300 Recalage conjoint de données de cartographie mobile et de modèles 3D de bâtiments / Miloud Mezian (2019)
Titre : Recalage conjoint de données de cartographie mobile et de modèles 3D de bâtiments Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Miloud Mezian , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Directeur de thèse ; Bruno Vallet , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2019 Importance : 135 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université Paris-Est, Sciences et Technologies de l'Information Géographique, en Sciences cognitives/InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme ICP
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] Bâti-3D
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] géoréférencement direct
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] modèle de Gauss-Helmert
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] produit forestier
[Termes IGN] propagation d'incertitude
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] signal GPS
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Depuis de nombreuses années, des véhicules de numérisation mobiles terrestres ont été développés pour acquérir simultanément des données laser extrêmement précises et des images haute résolution géo-référencées. Une application majeure de ces données consiste à exploiter leur niveau de détail très élevé pour enrichir les bases de données géographiques 3D construites à partir d'images aériennes et donc d'un niveau de détails beaucoup plus faible. Les bases de données géographiques 3D et les données mobiles terrestres se révèlent très complémentaires : les toits sont vus en aérien mais pas en terrestre, et les façades sont très mal vues en aérien mais très précisément en terrestre. Les bases de données géographiques sont constituées d'un ensemble de primitives géométriques (des triangles en 3D) d'un niveau de détail certes grossier mais ont l'avantage d'être disponible sur de vastes zones géographiques. Les véhicules de numérisation mobiles offrent une couverture beaucoup plus partielle mais garantissent des données d'un niveau de détail très fin. Ces véhicules présentent aussi des limites : en milieu urbain, le signal GPS nécessaire au bon géo-référencement des données peut être perturbé par les multi-trajets voire même être stoppé lors de phénomènes de masquage GPS liés à l’étroitesse des rues ou la hauteur des bâtiments. Le capteur GPS ne capte plus assez de satellites pour en déduire précisément sa position spatiale. Ces données complémentaires disposent chacune de son propre géo-référencement et de ses propres incertitudes de géolocalisation, allant de quelques centimètres à plusieurs mètres, ce qui entraine que les différents jeux de données d’une même zone ne coïncident pas. C'est pourquoi un recalage est indispensable pour mettre en cohérence ces données mobiles très détaillées avec les bases de données géographiques moins détaillées.
Dans cette thèse, nous avons modélisé finement toutes les sources d'incertitudes qui interviennent à la fois dans le processus de construction du nuage de points laser et le modèle Bati3D pour recaler conjointement (simultanément) les données entre elles. Le travail autour des incertitudes permet de les modéliser pour ensuite les exploiter dans le processus de recalage et de les propager sur le produit final avec une méthode dite de Gauss-Helmert. Le processus est base sur une méthode de type ICP ("Iterative Closest Point") point à plan. Ce recalage corrige simultanément la trajectoire du véhicule de cartographie mobile et le modèle géométrique 3D. Notre chaîne de traitement a été testée sur des données simulées provenant de différentes missions effectuées par l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN).Note de contenu : 1- Introduction
2- Etat de l'art en recalage de données
3- Modélisation et propagation des certitudes sur les données
4- Méthodologie globale
5- Expérience virtuelle
6- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 25521 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences cognitives/Informatique : Paris-Est : 2019 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 29/02/2020 En ligne : https://hal.science/tel-02494943 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94382 Réservation
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