Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (1650)
![](./images/expand_all.gif)
![](./images/collapse_all.gif)
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
BIM-PoseNet: Indoor camera localisation using a 3D indoor model and deep learning from synthetic images / Debaditya Acharya in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)
![]()
[article]
Titre : BIM-PoseNet: Indoor camera localisation using a 3D indoor model and deep learning from synthetic images Type de document : Article/Communication Auteurs : Debaditya Acharya, Auteur ; Kourosh Khoshelham, Auteur ; Stephan Winter, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 245 - 258 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image de synthèse
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] structure-from-motionRésumé : (Auteur) The ubiquity of cameras built in mobile devices has resulted in a renewed interest in image-based localisation in indoor environments where the global navigation satellite system (GNSS) signals are not available. Existing approaches for indoor localisation using images either require an initial location or need first to perform a 3D reconstruction of the whole environment using structure-from-motion (SfM) methods, which is challenging and time-consuming for large indoor spaces. In this paper, a visual localisation approach is proposed to eliminate the requirement of image-based reconstruction of the indoor environment by using a 3D indoor model. A deep convolutional neural network (DCNN) is fine-tuned using synthetic images obtained from the 3D indoor model to regress the camera pose. Results of the experiments indicate that the proposed approach can be used for indoor localisation in real-time with an accuracy of approximately 2 m. Numéro de notice : A2019-142 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.02.020 Date de publication en ligne : 05/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.020 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92480
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 150 (April 2019) . - pp 245 - 258[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2019043 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019042 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
[article]
Titre : Journées de la recherche 2019 Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 23 - 34 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Information géographique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] carte de Cassini
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] paroisse
[Termes IGN] photographie argentique
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Cette année, les journées de la recherche de l’IGN ont fait la part belle aux réseaux de neurones – un sujet décidément très à la mode – ainsi qu’à différentes initiatives d’archivage et de consultation des données géographiques anciennes. Numéro de notice : A2019-308 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93284
in Géomatique expert > n° 127 (avril - mai 2019) . - pp 23 - 34[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002141 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt
[article]
Titre : Orléans monte sa maquette virtuelle Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 43 - 47 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] floutage
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] Orléans
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] ville intelligente
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (Auteur) La ville de Jeanne d’Arc a décidé de se lancer dans la mode de la Smart City. Et pour cela, une des premières étapes est de constituer une base d’images aussi précises que possible. Une tâche qu’elle a confiée à la société néerlandaise Cyclomedia. Numéro de notice : A2019-310 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93287
in Géomatique expert > n° 127 (avril - mai 2019) . - pp 43 - 47[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité IFN-001-P002141 PER Revue Nogent-sur-Vernisson Salle périodiques Exclu du prêt Robust external calibration of terrestrial laser scanner and digital camera for structural monitoring / Mohammad Omidalizarandi in Journal of applied geodesy, vol 13 n° 2 (April 2019)
![]()
[article]
Titre : Robust external calibration of terrestrial laser scanner and digital camera for structural monitoring Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohammad Omidalizarandi, Auteur ; Boris Kargoll, Auteur ; Jens-André Paffenholz, Auteur ; Ingo Neumann, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 105 - 130 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme espérance-maximisation
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] élément d'orientation externe
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] modèle de Gauss-Helmert
[Termes IGN] modèle de Gauss-Markov
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Auteur) In the last two decades, the integration of a terrestrial laser scanner (TLS) and digital photogrammetry, besides other sensors integration, has received considerable attention for deformation monitoring of natural or man-made structures. Typically, a TLS is used for an area-based deformation analysis. A high-resolution digital camera may be attached on top of the TLS to increase the accuracy and completeness of deformation analysis by optimally combining points or line features extracted both from three-dimensional (3D) point clouds and captured images at different epochs of time. For this purpose, the external calibration parameters between the TLS and digital camera needs to be determined precisely. The camera calibration and internal TLS calibration are commonly carried out in advance in the laboratory environments. The focus of this research is to highly accurately and robustly estimate the external calibration parameters between the fused sensors using signalised target points. The observables are the image measurements, the 3D point clouds, and the horizontal angle reading of a TLS. In addition, laser tracker observations are used for the purpose of validation. The functional models are determined based on the space resection in photogrammetry using the collinearity condition equations, the 3D Helmert transformation and the constraint equation, which are solved in a rigorous bundle adjustment procedure. Three different adjustment procedures are developed and implemented: (1) an expectation maximization (EM) algorithm to solve a Gauss-Helmert model (GHM) with grouped t-distributed random deviations, (2) a novel EM algorithm to solve a corresponding quasi-Gauss-Markov model (qGMM) with t-distributed pseudo-misclosures, and (3) a classical least-squares procedure to solve the GHM with variance components and outlier removal. The comparison of the results demonstrates the precise, reliable, accurate and robust estimation of the parameters in particular by the second and third procedures in comparison to the first one. In addition, the results show that the second procedure is computationally more efficient than the other two. Numéro de notice : A2019-145 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/jag-2018-0038 Date de publication en ligne : 02/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2018-0038 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92472
in Journal of applied geodesy > vol 13 n° 2 (April 2019) . - pp 105 - 130[article]Vehicle detection in aerial images / Michael Ying Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 4 (avril 2019)
![]()
[article]
Titre : Vehicle detection in aerial images Type de document : Article/Communication Auteurs : Michael Ying Yang, Auteur ; Wentong Liao, Auteur ; Xinbo Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 297 - 304 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] qualité d'image
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] véhicule automobileRésumé : (Auteur) The detection of vehicles in aerial images is widely applied in many applications. Comparing with object detection in the ground view images, vehicle detection in aerial images remains a challenging problem because of small vehicle size and the complex background. In this paper, we propose a novel double focal loss convolutional neural network (DFL-CNN) framework. In the proposed framework, the skip connection is used in the CNN structure to enhance the feature learning. Also, the focal loss function is used to substitute for conventional cross entropy loss function in both of the region proposal network (RPN) and the final classifier. We further introduce the first large-scale vehicle detection dataset ITCVD with ground truth annotations for all the vehicles in the scene. We demonstrate the performance of our model on the existing benchmark German Aerospace Center (DLR) 3K dataset as well as the ITCVD dataset. The experimental results show that our DFL-CNN outperforms the baselines on vehicle detection. Numéro de notice : A2019-163 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.4.297 Date de publication en ligne : 01/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.4.297 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92568
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 4 (avril 2019) . - pp 297 - 304[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105-2019041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible An evaluation of reflectance calibration methods for UAV spectral imagery / Jarrod Edwards in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 3 (March 2019)
PermalinkBuilding detection and regularisation using DSM and imagery information / Yousif A. Mousa in Photogrammetric record, vol 34 n° 165 (March 2019)
PermalinkLand cover classification in combined elevation and optical images supported by OSM data, mixed-level features, and non-local optimization algorithms / Dimitri Bulatov in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 3 (March 2019)
PermalinkMethod for an automatic alignment of imagery and vector data applied to cadastral information in Poland / Juan J. Ruiz-Lendínez in Survey review, vol 51 n° 365 (March 2019)
PermalinkNumérisation et modélisation 3D du Jardin d’Hiver du Musée de la Faïence de Sarreguemines / Valentin Girardet in XYZ, n° 158 (mars 2019)
PermalinkTemporal and spatial high-resolution climate data from 1961 to 2100 for the German National Forest Inventory (NFI) / Helge Dietrich in Annals of Forest Science, vol 76 n° 1 (March 2019)
PermalinkDiffusion and inpainting of reflectance and height LiDAR orthoimages / Pierre Biasutti in Computer Vision and image understanding, vol 179 (February 2019)
![]()
PermalinkSeamline network generation based on foreground segmentation for orthoimage mosaicking / Li Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 148 (February 2019)
PermalinkTanDEM-X digital surface models in boreal forest above-ground biomass change detection / Kirsi Karila in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 148 (February 2019)
PermalinkThe orthographic projection model for pose calibration of long focal images / Laura F. Julià in IPOL Journal, Image Processing On Line, vol 9 (2019)
Permalink