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Termes IGN > imagerie > image numérique
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Titre : Dynamic scene understanding using deep neural networks Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ye Lyu, Auteur ; M. George Vosselman, Directeur de thèse ; Michael Ying Yang, Directeur de thèse Editeur : Enschede [Pays-Bas] : International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation ITC Année de publication : 2021 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] champ aléatoire conditionnel
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image vidéo
[Termes IGN] poursuite de cible
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Scene understanding is an important and fundamental research field in computer vision, which is quite useful for many applications in photogrammetry and remote sensing. It focuses on locating and classifying objects in images, understanding the relationships between them. The higher goal is to interpret what event happens in the scene, when it happens and why it happens, and what should we do based on the information. Dynamic scene understanding is to use information from different time to interpret scenes and answer the above related questions. For modern scene understanding technology, deep learning has shown great potential for such task. "Deep" in deep learning refers to the use of multiple layers in the neural networks. Deep neural networks are powerful as they are highly non-linear function that possess the ability to map from one domain to another quite different domain after proper training. It is the best solution for many fundamental research tasks regarding scene understanding. This ph.D. research also takes advantage of deep learning for dynamic scene understanding. Temporal information plays an important role for dynamic scene understanding. Compared with static scene understanding from images, information distilled from the time dimension provides values in many different ways. Images across consecutive frames have very high correlation, i.e., objects observed in one frame have very high chance to be observed and identified in nearby frames as well. Such redundancy in observation could potentially reduce the uncertainty for object recognition with deep learning based methods, resulting in more consistent inference. High correlation across frames could also improve the chance for recognizing objects correctly. If the camera or the object moves, the object could be observed in multiple different views with different poses and appearance. The information captured for object recognition would be more diverse and complementary, which could be aggregated to jointly inference the categories and the properties of objects. This ph.D. research involves several tasks related to the dynamic scene understanding in computer vision, including semantic segmentation for aerial platform images (chapter 2, 3), video object segmentation and video object detection for common objects in natural scenes (chapter 4, 5), and multi-object tracking and segmentation for cars and pedestrians in driving scenes (chapter 6). Chapter2 investigates how to establish the semantic segmentation benchmark for the UAV images, which includes data collection, data labeling, dataset construction, and performance evaluation with baseline deep neural networks and the proposed multi-scale dilation net. Conditional random field with feature space optimization is used to achieve consistent semantic segmentation prediction in videos. Chapter3 investigates how to better extract the scene context information for etter object recognition performance by proposing the novel bidirectional multiscale attention networks. It achieves better performance by inferring features and attention weights for feature fusing from both higher level and lower level branches. Chapter4 investigates how to simultaneously segment multiple objects across multiple frames by combining memory modules with instance segmentation networks. Our method learns to propagate the target object labels without auxiliary data, such as optical flow, which simplifies the model. Chapter5 investigates how to improve the performance of well-trained object detectors with a light weighted and efficient plug&play tracker for object detection in video. This chapter also investigates how the proposed model performs when lacking video training data. Chapter6 investigates how to improve the performance of detection, segmentation, and tracking by jointly considering top-down and bottom-up inference. The whole pipeline follows the multi-task design, i.e., a single feature extraction backbone with multiple heads for different sub-tasks. Overall, this manuscript has delved into several different computer vision tasks, which share fundamental research problems, including detection, segmentation, and tracking. Based on the research experiments and knowledge from literature review, several reflections regarding dynamic scene understanding have been discussed: The range of object context influence the quality for object recognition; The quality of video data affect the method choice for specific computer vision task; Detection and tracking are complementary for each other. For future work, unified dynamic scene understanding task could be a trend, and transformer plus self-supervised learning is one promising research direction. Real-time processing for dynamic scene understanding requires further researches in order to put the methods into usage for real-world applications. Numéro de notice : 12984 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Geo-Information Science and Earth Observation : Enschede, university of Twente : 2021 DOI : 10.3990/1.9789036552233 Date de publication en ligne : 08/09/2021 En ligne : https://library.itc.utwente.nl/papers_2021/phd/lyu.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100962
Titre : Efficiently distributed watertight surface reconstruction Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa , Auteur ; Yanis Marchand , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : 3DV 2021, International Conference on 3D Vision 01/12/2021 03/12/2021 Londres online Royaume-Uni Proceedings IEEE Importance : pp 1432 - 1441 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme Graph-Cut
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] scène
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Spark
[Termes IGN] triangulation de DelaunayRésumé : (auteur) We present an out-of-core and distributed surface reconstruction algorithm which scales efficiently on arbitrarily large point clouds (with optical centres) and produces a 3D watertight triangle mesh representing the surface of the underlying scene. Surface reconstruction from a point cloud is a difficult problem and existing state of the art approaches are usually based on complex pipelines making use of global algorithms (i.e. Delaunay triangulation, graph-cut optimisation). For one of these approaches, we investigate the distribution of all the steps (in particular Delaunay triangulation and graph-cut optimisation) in order to propose a fully scalable method. We show that the problem can be tiled and distributed across a cloud or a cluster of PCs by paying a careful attention to the interactions between tiles and using Spark computing framework. We confirm the efficiency of this approach with an in-depth quantitative evaluation and the successful reconstruction of a surface from a very large data set which combines more than 350 million aerial and terrestrial LiDAR points. Numéro de notice : C2021-037 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/3DV53792.2021.00150 En ligne : https://doi.org/10.1109/3DV53792.2021.00150 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99167 Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques : l’exemple du projet de recherche ALEGORIA / Clara Lelièvre (2021)
Titre : Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques : l’exemple du projet de recherche ALEGORIA Type de document : Mémoire Auteurs : Clara Lelièvre, Auteur ; Nathalie Abadie , Encadrant Editeur : Paris : Ecole du Louvre Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Importance : 119 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] appariement sémantique
[Termes IGN] base de métadonnées
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] image aérienne oblique
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] métadonnées géographiques
[Termes IGN] plateforme
[Termes IGN] répertoire toponymique
[Termes IGN] web des donnéesIndex. décimale : MX Mémoires divers Résumé : (documentaliste) Le projet Alegoria vise à produire des outils pour explorer, exploiter et visualiser des collections d'images historiques. Afin de pouvoir exploiter les fonds d’archives photographiques des Archives nationales, de l'IGN et du fonds Nicéphore Niépce, il est nécessaire de lier, de mettre en correspondance les répertoires toponymiques utilisés par chaque institution, ces gazetiers présentant des données hétérogènes sur les plans sémantique et schématique. La méthode de travail pour l'appariement est présentée puis discutée : constitution d'un test avec des données vérifiées, choix d'un outil d'appariement, division de jeux de données, recherche d'entités similaires avec une approche à base de règles, mesure de la similarité, ... Enfin, les traitements pour harmoniser les métadonnées des photographies et l'enrichissement des métadonnées par leur géolocalisation sont exposés et seront mis en valeur par l'usage de deux plateformes de démonstration en ligne. Note de contenu : Introduction
1- Le liage de référentiels de lieux au sein du projet ALEGORIA
2- Méthodologie d’un liage de référentiels de lieux
3- Valorisation des photographies et de leurs métadonnées
ConclusionNuméro de notice : 17108 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : LaSTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99034 Documents numériques
peut être téléchargé
Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Estimation et cartographie d’attributs forestiers haute résolution : Le potentiel des approches multisource / Cédric Vega (2021)
Titre : Estimation et cartographie d’attributs forestiers haute résolution : Le potentiel des approches multisource Type de document : Article/Communication Auteurs : Cédric Vega , Auteur ; Milena Planells, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2021 Conférence : Atelier Theia 2021, Les utilisations de la télédétection pour la forêt 11/10/2021 03/12/2021 Montpellier France slides & videos Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] données auxiliaires
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] image radar
[Termes IGN] modèle numérique
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] segmentation en régions
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance forestière
[Vedettes matières IGN] Inventaire forestierNuméro de notice : C2021-041 Affiliation des auteurs : LIF+Ext (2020- ) Thématique : FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99239 Documents numériques
peut être téléchargé
Estimation et cartographie d’attributs forestiers ... - diaporamaAdobe Acrobat PDF
Titre : Evaluating surface mesh reconstruction of open scenes Type de document : Article/Communication Auteurs : Yanis Marchand , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Laurent Caraffa , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 369 - 376 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] code source libre
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] évaluation
[Termes IGN] qualité du processus
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) This paper addresses the evaluation of algorithms reconstructing a watertight surface from a point cloud acquired on an open scene. The objective is to set a rigorous protocol measuring the quality of the reconstruction and to propose a quality metric that is informative with respect to the various qualities that such an algorithm should have, and in particular its capacity to interpolate and extrapolate accurately. Our approach aims at being more informative and rigorous than previous works on this topic. In addition, we use publicly available data and our implementation is open-source. We argue that a rigorous evaluation of surface reconstruction of open scenes needs to be performed on synthetic data where a perfect continuous ground truth surface is available, so we developed our own LiDAR simulator of which we give a description in the present paper. Numéro de notice : C2021-014 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-369-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-369-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98065 PermalinkGeometric computer vision: omnidirectional visual and remotely sensed data analysis / Pouria Babahajiani (2021)PermalinkHolographic SAR tomography 3-D reconstruction based on iterative adaptive approach and generalized likelihood ratio test / Dong Feng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkPermalinkHyperspectral and multispectral image fusion via graph Laplacian-guided coupled tensor decomposition / Yuanyang Bu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkModel based signal processing techniques for nonconventional optical imaging systems / Daniele Picone (2021)PermalinkModélisation et reconstitution 3D de vestiges du Struthof en relation avec le PCR à partir d’éléments historiques / Yassine Seddik (2021)PermalinkMulti-modal temporal attention models for crop mapping from satellite time series / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)PermalinkPermalinkObject detection using component-graphs and ConvNets with application to astronomical images / Thanh Xuan Nguyen (2021)Permalink