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Localisation à base d’amers visuels : Cartographie et mise en correspondance de marquages au sol et intégration dans LBA / Bahman Soheilian (2016)    

Public Titre : Localisation à base d’amers visuels : Cartographie et mise en correspondance de marquages au sol et intégration dans LBA Type de document : Article/Communication Auteurs : Bahman Soheilian , Auteur ; Xiaozhi Qu , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2016 Projets : TrafiPollu / Conférence : RFIA 2016, 20e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 27/06/2016 01/07/2016 Clermond-Ferrand France OA Proceedings Importance : 7 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] algorithme RJMCMC [Termes IGN] amer [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] carte en 3D [Termes IGN] compensation locale par faisceaux [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] géopositionnement [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov [Termes IGN] point d'appui [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] reconstruction d'objet [Termes IGN] signalisation routière [Termes IGN] zone urbaine dense Résumé : (auteur) La localisation précise en milieux urbains denses est un verrou important pour les systèmes de transport intelligent et cartographie mobile. Nous proposons une stratégie pour utiliser des marquages au sol comme des amers visuels pour la localisation basée vision. La première étape consiste à reconstruire une carte de marquages au sol en 3D. Un système de cartographie mobile est utilisé pour numériser l’environnement en 3D et générer une orthophoto de route. L’algorithme RJ-MCMC est utilisé pour détecter un ensemble extensible de modèles de marquage. Les objets détectés sont reconstruits en 3D en utilisant les informations de hauteur des points 3D. Une caméra optique calibrée et une antenne GPS de bas coût sont embarquées sur un véhicule pour la localisation. L’ajustement de faisceaux local (LBA) est appliqué pour estimer la trajectoire du véhicule. Pour réduire la dérive de localisation, les images acquises par la caméra sont fréquemment appariées sur les marquages au sol géoréférencés. Cet appariement est initialisé en utilisant la pose estimée (LBA) et optimisée par un algorithme MCMC. Cela produit des points d’appui qui seront intégrés dans le LBA. La méthode est évaluée sur des données réelles acquises en milieux urbains denses. Numéro de notice : C2016-019 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : http://rfia2016.iut-auvergne.com/media/articles/JVI12.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84610

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LIBRJMCMC: an open-source generic C++ library for stochastic optimization / Mathieu Brédif (2012)  

Public contenu dans Proceedings, Commission 3, XXII ISPRS Congress, 25 August – 01 September 2012, Melbourne, Australia / M. Shortis (2012)   Titre : LIBRJMCMC: an open-source generic C++ library for stochastic optimization Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Brédif , Auteur ; Olivier Tournaire , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2012 Collection : International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, ISSN 0252-8231 num. 39-B3 Conférence : ISPRS 2012, Commission 3, 22th international congress 25/08/2012 01/09/2012 Melbourne Australie OA ISPRS Archives Commission 3 Importance : pp 259 - 264 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Produits informatiques [Termes IGN] algorithme du recuit simulé [Termes IGN] algorithme RJMCMC [Termes IGN] bibliothèque logicielle [Termes IGN] code source libre [Termes IGN] processus ponctuel marqué [Termes IGN] programmation stochastique [Termes IGN] semis de points Résumé : (auteur) The LIBRJMCMC is an open source C++ library that solves optimization problems using a stochastic framework. The library is primarily intended for but not limited to research purposes in computer vision, photogrammetry and remote sensing, as it has initially been developed in the context of extracting building footprints from digital elevation models using a marked point process of rectangles. It has been designed to be both highly modular and extensible, and have computational times comparable to a code specifically designed for a particular application, thanks to the powerful paradigms of metaprogramming and generic programming. The proposed stochastic optimization is built on the coupling of a stochastic Reversible-Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC) sampler and a simulated annealing relaxation. This framework allows, with theoretical guarantees, the optimization of an unrestricted objective function without requiring any initial solution. The modularity of our library allows the processing of any kind of input data, whether they are 1D signals (e.g. LiDAR or SAR waveforms), 2D images, 3D point clouds... The library user has just to define a few modules describing its domain specific context: the encoding of a configuration (e.g. its object type in a marked point process context), reversible jump kernels (e.g. birth, death, modifications...), the optimized energies (e.g. data and regularization terms) and the probabilized search space given by the reference process. Similar to this extensibility in the application domain, concepts are clearly and orthogonally separated such that it is straightforward to customize the convergence test, the temperature schedule, or to add visitors enabling visual feedback during the optimization. The library offers dedicated modules for marked point processes, allowing the user to optimize a Maximum A Posteriori (MAP) criterion with an image data term energy on a marked point process of rectangles. Numéro de notice : C2012-014 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B3-23-2012 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XXXIX-B3-259-2012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94277

Building reconstruction from a single DEM / Florent Lafarge (2008)  

Public Titre : Building reconstruction from a single DEM Type de document : Article/Communication Auteurs : Florent Lafarge, Auteur ; Xavier Descombes, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur Editeur : New-York : IEEE Computer society Année de publication : 2008 Conférence : CVPR 2008, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 23/06/2008 28/06/2008 Anchorage Alaska - Etats-Unis Proceedings IEEE Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme RJMCMC [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] modèle numérique de surface [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti Résumé : (auteur) We present a new approach for building reconstruction from a single Digital Elevation Model (DEM). It treats buildings as an assemblage of simple urban structures extracted from a library of 3D parametric blocks (like a LEGO reg set). This method works on various data resolutions such as 0.7 m satellite and 0.1 m aerial DEMs and allows us to obtain 3D representations with various levels of detail. First, the 2D supports of the urban structures are extracted either interactively or automatically. Then, 3D blocks are placed on the 2D supports using a Gibbs model. A Bayesian decision finds the optimal configuration of 3D blocks using a RJMCMC sampler. Experimental results on complex buildings and dense urban areas are presented using data at various resolutions. Numéro de notice : C2008-038 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR.2008.4587778 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR.2008.4587778 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=103423

Rectangular road marking detection with marked point processes / Olivier Tournaire (2007)    

Public Titre : Rectangular road marking detection with marked point processes Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Tournaire , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2007 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 36-3-W49 Conférence : PIA 2007, ISPRS Conference on Photogrammetric Image Analysis 19/09/2007 21/09/2007 Munich Allemagne ISPRS OA Archives Importance : pp 149 - 154 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] algorithme du recuit simulé [Termes IGN] algorithme RJMCMC [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image à très haute résolution [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov [Termes IGN] méthode de réduction d'énergie [Termes IGN] processus ponctuel marqué [Termes IGN] processus stochastique [Termes IGN] reconnaissance de formes [Termes IGN] signalisation routière [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) We propose in this article an energy minimization based approach to detect dashed lines of road markings from very high resolution aerial images ( Numéro de notice : C2007-033 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVI/3-W49/PartA/papers/149_pia07.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92363

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