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Analyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne / Hélène Rouillon (2020)
Titre : Analyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne Type de document : Mémoire Auteurs : Hélène Rouillon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 93 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSA, spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] orthophotographie
[Termes IGN] réseau ferroviaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] système d'information géographiqueIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) La végétation et les risques qu’elle peut comporter pour les infrastructures ferroviaires et leurs usagers constituent un enjeu majeur pour SNCF Réseau. Aujourd’hui, l’entreprise ferroviaire souhaite connaître et maîtriser ce risque végétation. L’objet de ce PFE est l’analyse automatique du couvert végétal en milieu ferroviaire à partir d’imagerie aérienne RGB acquise par drone, hélicoptère ou avion. Pour répondre à cette problématique, un réseau de neurones destiné à la segmentation sémantique des images est mis en œuvre. En effet, une fois bien entraînés, les réseaux de neurones, par leur capacité d’apprentissage, sont en mesure de classifier efficacement toute nouvelle image. Trois classes ont été définies en fonction des risques que pouvaient présenter la végétation : « arbres », « reste de la végétation » et « non-végétation ». Une chaîne de traitement complète des données a été proposée permettant, sur la base de ces images, une cartographie SIG de la végétation. Cette connaissance, aisément déployable sur des lignes entières, doit permettre au mainteneur de cibler les zones prioritaires et d’optimiser ses plans d’élagages. Note de contenu : Introduction
1- Etude préalable au développement de la solution
2- Le réseau de neurones SegNet pour le traitement d’images d’observation de la Terre et la base de données
3- Optimisation du traitement des données
ConclusionNuméro de notice : 28529 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Altametris DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4133/ Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97346 Application of digital image processing in automated analysis of insect leaf mines / Yee Man Theodora Cho (2020)
Titre : Application of digital image processing in automated analysis of insect leaf mines Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yee Man Theodora Cho, Auteur Editeur : York [Royaume-Uni] : University of York Année de publication : 2020 Importance : 202 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
PhD thesis, Electronic Engineering, University of York, United KingdomLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Acer (genre)
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Castanea (genre)
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] diagnostic foliaire
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] insecte nuisible
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] seuillage
[Termes IGN] surveillance de la végétation
[Termes IGN] taxinomie
[Termes IGN] traitement d'imageRésumé : (auteur) Automated species identificationhas become a popular alternative to manual classification in the past few decades, as a result of advancement in digital image processing techniques and machine learning algorithms. This project aims to devise a new approach for the detection of leaf mines and fungal spots from digital images, and to investigate the possibility of monitoring the growth of leaf mines. Leaf-mining insects primarily belong to the orders of moths (Lepidoptera), flies (Diptera) and beetles (Coleoptera); or the suborders of sawflies (Symphyta) and wasps (Apocrita). Every spring and summer the larvae of leaf-mining insects feed on leaf tissues until maturity and vacate the mines as adults. As most species of leaf miners attack garden plants or crops, they are generally regarded as pests, despiterarely causing severe long-term detrimental effect on their host plants. Increase in human activities has led to the spread of these invasive species globally in recent years, and the demand for an effective classification system to monitor their distribution is rising consistently. Samples from three species of leaf-mining insects were included in this project: horse chestnut leaf miner (Cameraria ohridella), apple leaf miner (Lyonetia clerkella), and holly leaf miner (Phytomyza ilicis). Leaves with tar spots (Rhytisma acerinum)were also introduced as variations.The proposed method uses image processing techniques such as thresholding, conversion between colour spaces, edge detection, image segmentation,and morphological operations. This project also explores the use of machine learning algorithmsas analytical monitoring and predictive tools, using the growth of C. ohridellaleaf mines as an example. Note de contenu : 1- Introduction
2- Background
3- Digital image processing
4- Automated classification
5- Implementation
6- Data analysis
7- ConclusionNuméro de notice : 28552 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD thesis : Electronic Engineering : University of York : 2020 En ligne : https://etheses.whiterose.ac.uk/27749/1/Cho_105036528_Thesis.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97414 Application of machine learning techniques for evidential 3D perception, in the context of autonomous driving / Edouard Capellier (2020)
Titre : Application of machine learning techniques for evidential 3D perception, in the context of autonomous driving Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Edouard Capellier, Auteur ; Véronique Berge-Cherfaoui, Directeur de thèse ; Franck Davoine, Directeur de thèse Editeur : Compiègne : Université de Technologie de Compiègne UTC Année de publication : 2020 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'UTC, Robotique et Sciences et Technologies de l'Information et des SystèmesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] théorie de Dempster-Shafer
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] visualisation 3DIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The perception task is paramount for self-driving vehicles. Being able to extract accurate and significant information from sensor inputs is mandatory, so as to ensure a safe operation. The recent progresses of machine-learning techniques revolutionize the way perception modules, for autonomous driving, are being developed and evaluated, while allowing to vastly overpass previous state-of-the-art results in practically all the perception-related tasks. Therefore, efficient and accurate ways to model the knowledge that is used by a self-driving vehicle is mandatory. Indeed, self-awareness, and appropriate modeling of the doubts, are desirable properties for such system. In this work, we assumed that the evidence theory was an efficient way to finely model the information extracted from deep neural networks. Based on those intuitions, we developed three perception modules that rely on machine learning, and the evidence theory. Those modules were tested on real-life data. First, we proposed an asynchronous evidential occupancy grid mapping algorithm, that fused semantic segmentation results obtained from RGB images, and LIDAR scans. Its asynchronous nature makes it particularly efficient to handle sensor failures. The semantic information is used to define decay rates at the cell level, and handle potentially moving object. Then, we proposed an evidential classifier of LIDAR objects. This system is trained to distinguish between vehicles and vulnerable road users, that are detected via a clustering algorithm. The classifier can be reinterpreted as performing a fusion of simple evidential mass functions. Moreover, a simple statistical filtering scheme can be used to filter outputs of the classifier that are incoherent with regards to the training set, so as to allow the classifier to work in open world, and reject other types of objects. Finally, we investigated the possibility to perform road detection in LIDAR scans, from deep neural networks. We proposed two architectures that are inspired by recent state-of-the-art LIDAR processing systems. A training dataset was acquired and labeled in a semi-automatic fashion from road maps. A set of fused neural networks reaches satisfactory results, which allowed us to use them in an evidential road mapping and object detection algorithm, that manages to run at 10 Hz Note de contenu : 1- Introduction
2- Machine learning for perception in autonomous driving
3- The evidence theory, and its applications in autonomous driving
4- A synchronous evidential grid mapping from RGB images and LIDAR scans
5- Evidential LIDAR object classification
6- Road detection in LIDAR scans
7- Application of RoadSeg:evidential road surface mapping
8- ConclusionNuméro de notice : 25895 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Robotique et Sciences et Technologies de l'Information et des Systèmes : UTC : 2020 Organisme de stage : Laboratoire Heudiasyc nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-02897810v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96013
Titre : Artificial intelligence applications to smart city and smart enterprise Type de document : Monographie Auteurs : Donato Impedovo, Éditeur scientifique ; Giuseppe Pirlo, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 374 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03936-438-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] gestion urbaine
[Termes IGN] Inférence floue
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] ville intelligente
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (éditeur) Smart cities operate under more resource-efficient management and economy than ordinary cities. As such, advanced business models have emerged around smart cities, which led to the creation of smart enterprises and organizations that depend on advanced technologies. This book includes 21 selected and peer-reviewed articles contributed in the wide spectrum of artificial intelligence applications to smart cities. Chapters refer to the following areas of interest: vehicular traffic prediction, social big data analysis, smart city management, driving and routing, localization, safety, health, and life quality. Note de contenu : 1- Artificial intelligence applications to smart city and smart enterprise
2- Global spatial-temporal graph convolutional network for urban traffic speed prediction
3- TrafficWave: Generative deep learning architecture for vehicular traffic flow prediction
4- Grassmann manifold based state analysis method of traffic surveillance video
5- Improved spatio-temporal residual networks for bus traffic flow prediction
6- Sehaa: A big data analytics tool for healthcare symptoms and diseases detection using Twitter, Apache Spark, and machine learning
7- Smart cities big data algorithms for sensors location
8- Managing a smart city integrated model through smart program management
9- Conceptual framework of an intelligent decision support system for smart city
disaster management
10- Vision-based potential pedestrian risk analysis on unsignalized crosswalk using data mining techniques
11- Development of deep learning based human-centered threat assessment for application to automated driving vehicle
12- Modeling and solution of the routing problem in vehicular Delay-Tolerant networks: A dual, deep learning perspective
13- “Texting & Driving” detection using deep convolutional neural networks
14- Deep learning system for vehicular re-routing and congestion avoidance
15- Identifying foreign tourists’ nationality from mobility traces via LSTM neural network and location embeddings
16- Feature adaptive and cyclic dynamic learning based on infinite term memory extreme learning machine
17- LSTM DSS automatism and dataset optimization for diabetes prediction
18- Convolutional models for the detection of firearms in surveillance videos
19- PARNet: A joint loss function and dynamic weights network for pedestrian semantic attributes recognition of smart surveillance image
20- Supervised machine-learning predictive analytics for national quality of life scoring
21- Bacterial foraging-based algorithm for optimizing the powerGeneration of an isolated microgrid
22- Optimizgtion of EPB shield performance with adaptive neuro-fuzzy inference system and Genetic algorithmNuméro de notice : 28448 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03936-438-1 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03936-438-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98929 Cattle detection and counting in UAV images based on convolutional neural networks / Wen Shao in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020)
[article]
Titre : Cattle detection and counting in UAV images based on convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Wen Shao, Auteur ; Rei Kawakami, Auteur ; Ryota Yoshihashi, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 31 - 52 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bovin
[Termes IGN] chevauchement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] modélisation 3DRésumé : (auteur) For assistance with grazing cattle management, we propose a cattle detection and counting system based on Convolutional Neural Networks (CNNs) using aerial images taken by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). To improve detection performance, we take advantage of the fact that, with UAV images, the approximate size of the objects can be predicted when the UAV’s height from the ground can be assumed to be roughly constant. We resize an image to be fed into the CNN to an optimum resolution determined by the object size and the down-sampling rate of the network, both in training and testing. To avoid repetition of counting in images that have large overlaps to adjacent ones and to obtain the accurate number of cattle in an entire area, we utilize a three-dimensional model reconstructed by the UAV images for merging the detection results of the same target. Experiments show that detection performance is greatly improved when using the optimum input resolution with an F-measure of 0.952, and counting results are close to the ground truths when the movement of cattle is approximately stationary compared to that of the UAV’s. Numéro de notice : A2020-209 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431161.2019.1624858 Date de publication en ligne : 11/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1624858 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94891
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 41 n° 1 (01 - 08 janvier 2020) . - pp 31 - 52[article]Context-aware convolutional neural network for object detection in VHR remote sensing imagery / Yiping Gong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 58 n° 1 (January 2020)PermalinkConvolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts / Rodrigo Caye Daudt (2020)PermalinkPermalinkPermalinkDeep learning for remote sensing images with open source software / Rémi Cresson (2020)PermalinkPermalinkDéveloppement de la photogrammétrie et d'analyses d'images pour l'étude et le suivi d'habitats marins / Guilhem Marre (2020)PermalinkDe l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)PermalinkPermalinkImaging and diagnostic of sub-wavelength micro-structures, from closed-form algorithms to deep learning / Peipei Ran (2020)Permalink