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Développement d'une procédure d'amélioration du calcul de trajectographie d'un système de cartographie dynamique / Katia Mirande in XYZ, n° 156 (septembre - novembre 2018)
[article]
Titre : Développement d'une procédure d'amélioration du calcul de trajectographie d'un système de cartographie dynamique Type de document : Article/Communication Auteurs : Katia Mirande, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 51 - 56 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] ambiguïté entière
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] phase GNSS
[Termes IGN] précision du positionnement
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) L'entreprise GEOFIT dispose d'une chaîne de traitement efficace pour traiter les données issues de levés effectués grâce à un système de cartographie dynamique. Néanmoins, les trajectoires calculées à partir des informations fournies par la centrale inertielle et le système GNSS embarqués sont parfois inexactes et entrainent un décalage entre le nuage de points généré et la réalité. Afin de mener à bien les expérimentations ayant pour objectif de trouver des éléments d’amélioration du calcul de trajectoire, une procédure de tests a été mise en place. Une méthode de création de trajectoires de références a été définie, cette dernière permet de générer une trajectoire à partir des points de contrôles disponibles sur les sessions de mesures d’intérêt. Des trajectoires ont ensuite été générées et comparées à cette trajectoire de référence. Des paramètres de calculs permettant d’améliorer les trajectoires ont été découverts. De plus, un programme sous Matlab a été créé pour permettre d’optimiser certaines étapes du traitement. La chaîne de traitement a donc été améliorée en termes de vitesse et de résultats. Numéro de notice : A2018-396 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90837
in XYZ > n° 156 (septembre - novembre 2018) . - pp 51 - 56[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2018031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Extraction of building roof planes with stratified random sample consensus / André C. Carrilho in Photogrammetric record, vol 33 n° 163 (September 2018)
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[article]
Titre : Extraction of building roof planes with stratified random sample consensus Type de document : Article/Communication Auteurs : André C. Carrilho, Auteur ; Mauricio Galo, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 363 - 380 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] toit
[Termes IGN] varianceRésumé : (Auteur) This paper describes a consensus‐set estimation for building roof‐plane detection using a stratified random sample consensus (sRANSAC) algorithm applied to point clouds acquired by laser scanning systems. The main idea is to use one initial classification to generate consensus‐set candidates to optimise the sampling mechanism compared to the original RANSAC. The initial classification is performed using mathematical morphology to filter ground returns and estimate local variance information to detect potential planar regions. Thus, the algorithm can prioritise points within planar segments and the number of iterations can be estimated dynamically from available data. The results based on experiments using five different lidar datasets indicate that the proposed method reduces the number of computations for building roof‐plane detection and also improves accuracy compared to RANSAC. Numéro de notice : A2018-620 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/phor.12254 Date de publication en ligne : 21/09/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12254 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92864
in Photogrammetric record > vol 33 n° 163 (September 2018) . - pp 363 - 380[article]Image-based synthesis for deep 3D human pose estimation / Grégory Rogez in International journal of computer vision, vol 126 n° 9 (September 2018)
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[article]
Titre : Image-based synthesis for deep 3D human pose estimation Type de document : Article/Communication Auteurs : Grégory Rogez, Auteur ; Cordelia Schmid, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 993 - 1008 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] synthèse d'imageRésumé : (Auteur) This paper addresses the problem of 3D human pose estimation in the wild. A significant challenge is the lack of training data, i.e., 2D images of humans annotated with 3D poses. Such data is necessary to train state-of-the-art CNN architectures. Here, we propose a solution to generate a large set of photorealistic synthetic images of humans with 3D pose annotations. We introduce an image-based synthesis engine that artificially augments a dataset of real images with 2D human pose annotations using 3D motion capture data. Given a candidate 3D pose, our algorithm selects for each joint an image whose 2D pose locally matches the projected 3D pose. The selected images are then combined to generate a new synthetic image by stitching local image patches in a kinematically constrained manner. The resulting images are used to train an end-to-end CNN for full-body 3D pose estimation. We cluster the training data into a large number of pose classes and tackle pose estimation as a K-way classification problem. Such an approach is viable only with large training sets such as ours. Our method outperforms most of the published works in terms of 3D pose estimation in controlled environments (Human3.6M) and shows promising results for real-world images (LSP). This demonstrates that CNNs trained on artificial images generalize well to real images. Compared to data generated from more classical rendering engines, our synthetic images do not require any domain adaptation or fine-tuning stage. Numéro de notice : A2018-418 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-018-1071-9 Date de publication en ligne : 19/03/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-018-1071-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90901
in International journal of computer vision > vol 126 n° 9 (September 2018) . - pp 993 - 1008[article]In-situ measurements from mobile platforms: An emerging approach to address the old challenges associated with forest inventories / Xinlian Liang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 143 (September 2018)
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[article]
Titre : In-situ measurements from mobile platforms: An emerging approach to address the old challenges associated with forest inventories Type de document : Article/Communication Auteurs : Xinlian Liang, Auteur ; Antero Kukko, Auteur ; Juha Hyyppä, Auteur ; Matti Lehtomäki, Auteur ; Jiri Pyorala, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 97 - 107 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] estimation de précision
[Termes IGN] exhaustivité des données
[Termes IGN] inventaire forestier (techniques et méthodes)
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] lidar mobile
[Termes IGN] semis de points
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierRésumé : (Auteur) Accurate assessments of forest resources rely on ground truth data that are collected via in-situ measurements, which are fundamental for all other statistical- and/or remote-sensing-based deductions on quantified forest attributes. The major bottleneck of the current in-situ observation system is that the data collection is time consuming, and, thus, limited in extent, which potentially biases any further inferences made. Consequently, conventional field-data-collection approaches can hardly keep pace with the coverage, scale and frequency required for contemporary and future forest inventories. In-situ measurements from mobile platforms seem to be a promising technique to solve this problem and are estimated at least 10 times faster than static techniques (e.g., terrestrial laser scanning, TLS) at the plot level. However, the mobile platforms are still at the very early stages of development, and it is unclear which three-dimensional (3D) forest measurements the mobile systems can provide and at what accuracy. This study presents a quantitative evaluation of the performance of mobile platforms in a variety of forest conditions and through a comparison with state-of-the-art static in-situ observations. Two mobile platforms were used to collect field data, where the same laser-scanning system was both mounted on top of a vehicle and wore by an operator. The static in-situ observation from TLS is used as a baseline for the evaluation. All point clouds involved were processed through the same processing chain and compared to conventional manual measurement. The evaluation results indicate that the mobile platforms can assess homogeneous forests as well as static observations, but they cannot yet assess heterogeneous forest as required by practical applications. The major challenge is twofold: mobile-data coverage and accuracy. Future research should focus on the robust registration techniques between strips, especially in complex forest conditions, since errors of data registration results in significant impacts on tree attributes estimation accuracy. In cases that the spatial inconstancy cannot be eliminated, attributes estimation in single strips, i.e., the multi-single-scan approach, is an alternative. Meanwhile, operator training deserves attention since the data quality from mobile platforms is partly determined by the operators’ selection of trajectory in the field. Numéro de notice : A2018-357 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.04.019 Date de publication en ligne : 18/06/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90591
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 143 (September 2018) . - pp 97 - 107[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018091 RAB Livre Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018093 DEP-EXM Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018092 DEP-EAF Livre Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Méthode de comparaison de nuages de points acquis par scanner laser mobile pour caractériser les éboulements des falaises côtières / Baptiste Feldmann in XYZ, n° 156 (septembre - novembre 2018)
[article]
Titre : Méthode de comparaison de nuages de points acquis par scanner laser mobile pour caractériser les éboulements des falaises côtières Type de document : Article/Communication Auteurs : Baptiste Feldmann, Auteur ; Clara Lévy, Auteur ; Thomas Dewez, Auteur ; Nathalie Marçot, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 57 - 62 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] éboulement
[Termes IGN] falaise
[Termes IGN] littoral méditerranéen
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) La comparaison diachronique de nuages de points LiDAR a permis d’estimer l’aléa éboulement pour de nombreuses falaises alpines. L’acquisition de données adéquates pour des falaises côtières est plus ardue car la position idéale pour des mesures TLS (Terrestrial Laser Scanning) ou le pilotage d’un drone est située dans la zone submersible. L’acquisition de données LiDAR depuis un bateau avait donc été testée lors du projet VALSE (2011 - 2015), montrant les difficultés de traitement de ces données (Giuliano, 2015). Cette étude vient compléter les travaux existants en proposant une méthode de comparaison de levés LiDAR avec un point de vue vecteur (c’est-à-dire, sans rastérisation des données), élaborée en utilisant l’algorithme M3C2 (Lague et al, 2013). Les distances entre nuages, qualifiées statistiquement, servent à cartographier les zones d’érosion, ainsi qu’à déduire la forme des blocs éboulés par regroupement des points appartenant à ces zones. Numéro de notice : A2018-398 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90840
in XYZ > n° 156 (septembre - novembre 2018) . - pp 57 - 62[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2018031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Modélisation 3D de la végétation sur le territoire de Rennes Métropole (Partie 2) / Coralie Leblan in Géomatique expert, n° 124 (septembre - octobre 2018)
PermalinkScalable individual tree delineation in 3D point clouds / Jinhu Wang in Photogrammetric record, vol 33 n° 163 (September 2018)
PermalinkThree-dimensional building façade segmentation and opening area detection from point clouds / S.M. Iman Zolanvari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 143 (September 2018)
PermalinkComparison of high-density LiDAR and satellite photogrammetry for forest inventory / Grant D. Pearse in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)
PermalinkA deep neural network with spatial pooling (DNNSP) for 3-D point cloud classification / Zhen Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 8 (August 2018)
PermalinkIncorporating crown shape information for identifying ash tree species / Haijian Liu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 8 (août 2018)
PermalinkIncorporating tree- and stand-level information on crown base height into multivariate forest management inventories based on airborne laser scanning / Matti Maltamo in Silva fennica, vol 52 n° 3 ([01/08/2018])
PermalinkSurface reconstruction of incomplete datasets: A novel Poisson surface approach based on CSRBF / Jules Morel in Computers and graphics, vol 74 (August 2018)
PermalinkThe use of geomatic techniques to improve the management of metro infrastructure / Maria Amparo Núñez-Andrés in Survey review, vol 50 n° 362 (August 2018)
PermalinkModélisation 3D de la végétation sur le territoire de Rennes Métropole (Partie 1) / Coralie Leblan in Géomatique expert, n° 123 (juillet - août 2018)
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