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Méthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)  

Public Titre : Méthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Sébastien Mustière , Directeur de thèse ; Guillaume Saint Pierre, Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2019 Importance : 292 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Paris Est dans le cadre de l'Ecole Doctorale Mathématiques et STIC, Signal, Image, Automatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] appariement de cartes [Termes IGN] autocorrélation spatiale [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] décomposition empirique du signal [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] données GPS [Termes IGN] modèle mathématique [Termes IGN] navigation pédestre [Termes IGN] ondelette de Haar [Termes IGN] récepteur GPS [Termes IGN] régression par quantile [Termes IGN] réseau neuronal convolutif [Termes IGN] sécurité routière [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] signalisation routière [Termes IGN] trace GPS [Termes IGN] vitesse de déplacement Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Avec la démocratisation des appareils connectés équipés d'un récepteur GPS, de grandes quantités de trajectoires de véhicules deviennent disponibles, notamment via les flottes de véhicules professionnels et les applications mobiles collaboratives de navigation et d'assistance à la conduite. Récemment, les techniques dites de map inference, visant à dériver de l'information cartographique à partir de ces traces GPS, tendent à compléter, voire à remplacer les techniques traditionnelles. Initialement restreintes à la construction de la géométrie des routes, elles sont progressivement utilisées pour enrichir les réseaux existants, et en particulier pour construire une base de données numérique de la signalisation verticale. La connaissance fine et exhaustive de l'infrastructure routière est un prérequis indispensable dans de nombreux domaines : pour les gestionnaires de réseaux et les décideurs dans le cadre de travaux d'aménagement, pour les usagers avec le calcul précis des temps de parcours, mais aussi, plus récemment, dans le cadre du véhicule autonome. Dans ce contexte, les méthodes d'apprentissage statistique apportent une perspective intéressante et garantissent l’adaptabilité de l'approche aux différents cas d'utilisation et à la grande variabilité des données rencontrées en pratique. L'objectif de ce travail de thèse est d'étudier le potentiel de cette classe de méthodes, pour la détection automatique de la signalisation routière, en temps différé, à partir d'un ensemble de profils de vitesse GPS. Le premier cas d'application est celui de la détection des feux de circulation, étendu par la suite a d'autre types de signalisation comme les passages piétons. En premier lieu, nous travaillons sur un jeu de données expérimental de haute qualité, à l'aide duquel nous étudions les performances de plusieurs classifieurs et nous comparons deux représentations mathématiques des données : une approche classique de reconnaissance d'image et une approche fonctionnelle consistant à agréger et à décomposer les signaux de profils de vitesses sur une base d'ondelettes de Haar. Les résultats obtenus montrent la pertinence de l'approche fonctionnelle, en particulier lorsqu'elle est combinée à l'algorithme des forêts aléatoires, en termes de fiabilité de détection et de temps de calcul. L'approche est alors appliquée sur d'autres types d'éléments de l'infrastructure. Dans un second temps, nous tentons d'adapter la méthode proposée sur le cas de données observationnelles, i.e. acquises en environnement non-contrôlé, pour lesquelles nous cherchons également à estimer la position des feux de signalisation par régression statistique. Les résultats montrent la sensibilité de l'approche axe sur l'apprentissage face à des données fortement bruitées ainsi que la difficulté liée à la définition de l'emprise spatiale des instances individuelles sur un réseau routier complexe. Nous tentons de lever ce second verrou à l'aide d'approches globales fondées sur une segmentation d'image par réseau de neurones convolutionnel. Enfin, nous expérimentons une approche permettant d'exploiter. L'autocorrélation spatiale des variables cibles sur les instances individuelles à l'aide de la topologie du graphe routier et en modélisant la zone d'étude sous forme d'un champ de Markov conditionnel. Les résultats obtenus montrent une amélioration des performances de détection par rapport à l'apprentissage non-structuré. Ces travaux de thèse ont également suscité le développement de méthodes originales de prétraitement des trajectoires GPS (filtrage, interpolation, débiaisage et recalage sur un réseau routier de référence) ainsi que l'élaboration de critères objectifs d'évaluation de la qualité de ces pré-traitements. Note de contenu : 1- Cadre général et enjeux de la thèse 2- Méthodes et algorithmes pour le pré-traitement des trajectoires GPS 3- Comparaison des approches image et fonctionnelle en conditions expérimentale 4- Etude du potentiel des méthodes d'apprentissage sur un cas opérationnel 5- Approches globales : réseaux de neurones artificiels et apprentissage structuré Numéro de notice : 25687 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Signal, Image, Automatique : Paris-Est : 2019 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/02/2020 En ligne : https://theses.hal.science/tel-02493936 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94716

Toward a systematic integration of optical remote sensing for inland waters studies / Vincent Maurice Nouchi (2018)  

Public Titre : Toward a systematic integration of optical remote sensing for inland waters studies Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Vincent Maurice Nouchi, Auteur ; Alfred Johny Wüest, Directeur de thèse ; Damien Bouffard, Directeur de thèse Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2018 Importance : 122 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse présentée à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] aide à la décision [Termes IGN] calcaire [Termes IGN] correction atmosphérique [Termes IGN] décomposition empirique du signal [Termes IGN] hydrodynamique [Termes IGN] image Landsat-8 [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] image Terra-MODIS [Termes IGN] Léman (Lac) [Termes IGN] modèle dynamique [Termes IGN] précipitation [Termes IGN] réflectance [Termes IGN] variation saisonnière Résumé : (auteur) Freshwater resources play a central role in social and economic development of modern civilisations, yet their value is often underestimated and neglected in developed countries. In fact, freshwater habitats are facing unprecedented threat because of human activities, and it is necessary to provide reliable water quality indicators to monitor the response of aquatic systems. In this context, remote sensing has a great potential to provide a complementary source of data for monitoring and understanding the processes involved in inland waters around the world at fine temporal and spatial resolutions. The scientific approach adopted in this thesis is based on the integration of complementary sources of information provided by state-of-the-art monitoring methods to foster our understanding of freshwater habitats. Specifically, we demonstrate the additional value provided by combining complementary sensors with bio-geochemical measurements and hydrodynamic models, using a rare event in Lake Geneva which got a wide public attention in local newspapers: a calcite precipitation event. The principal focus of the remote-sensing community has recently been directed towards very turbid waters in order to address the challenges involved with the retrieval of mixed constituent concentrations. In this thesis, I highlight some important challenges relative to clearer waters which also require further attention from the community. Specifically, I provide a solution to account for vertical nonuniformities of water constituent concentrations using simple approximation models in Lake Geneva. Finally, I provide a comprehensive comparison between state-of-the-art atmospheric correction methods, which are presumably relevant for inland water monitoring and applicable to the new constellation of remote sensors. The aim is to provide reliable recommendations to help forthcoming studies to apply the most suited procedure to their investigation. Note de contenu : 1- Introduction 2- Resolving biogeochemical processes in lakes using remote sensing 3- Effects of non-uniform vertical constituent profiles on remote-sensing reflectance of oligo- to mesotrophic lakes 4- Inter-comparison of atmospheric corrections for S-2 observations over Lake Geneva 5- Conclusion Numéro de notice : 25790 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : EPFL : 2018 nature-HAL : Thèse En ligne : https://infoscience.epfl.ch/record/255664?ln=fr Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95007

Proposition de matrices de flux temporelles issues de l’activité d’individus mobiles / Ana-Maria Olteanu-Raimond (2013) 

Public contenu dans SAGEO 13, conférence internationale de géomatique et d'analyse spatiale [SAGEO 2013] : Actes de la conférence / Rémy Thibaud (2013)     Titre : Proposition de matrices de flux temporelles issues de l’activité d’individus mobiles Type de document : Article/Communication Auteurs : Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Françoise Bahoken, Auteur ; Thomas Couronné, Auteur ; Zbigniew Smoreda, Auteur Editeur : Villeurbanne : Centre pour la Communication Scientifique Directe CCSD Année de publication : 2013 Conférence : SAGEO 2013, Spatial Analysis and GEOmatics, Conférence internationale de géomatique et d’analyse spatiale 23/09/2013 26/09/2013 Brest France OA Proceedings Importance : pp 241 - 257 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] décomposition empirique du signal [Termes IGN] filtrage temporel [Termes IGN] migration pendulaire [Termes IGN] mobilité urbaine [Termes IGN] origine - destination [Termes IGN] téléphonie mobile [Termes IGN] traitement de données localisées [Termes IGN] transformation de Hilbert Résumé : (auteur) Nous présentons une méthode de génération de matrices de flux Origine-Destination réalisée à partir de l’exploitation de traces spatio-temporelles de téléphones portables. La méthode s’appuie sur une procédure de filtrage temporel fondée sur un algorithme de décomposition empirique du signal (Empirical Mode Decomposition) ; elle tient compte de l’hétérogénéité des données liée à une distribution intra urbaine des antennes. La typologie des matrices temporelles générées selon l’activité réelle des utilisateurs (appels et SMS) permet la mise en évidence de profils d’activités de communication propres à des mobilités domicile-travail et cela, en fonction de tranches horaires spécifiques aux jours de la semaine ou du week-end. Numéro de notice : C2013-017 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80214

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