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RFIA 2016, 20e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 27/06/2016 01/07/2016 Clermond-Ferrand France OA Proceedings
nom du congrès :
RFIA 2016, 20e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle
début du congrès :
27/06/2016
fin du congrès :
01/07/2016
ville du congrès :
Clermond-Ferrand
pays du congrès :
France
site des actes du congrès :
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Affiner la recherche Interroger des sources externesCorrection de nuages de points lidar embarqué sur véhicule pour la reconstruction d’environnement 3D vaste / Pierre Merriaux (2016)
Titre : Correction de nuages de points lidar embarqué sur véhicule pour la reconstruction d’environnement 3D vaste Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Merriaux, Auteur ; Y. Dupuis, Auteur ; R. Boutteau, Auteur ; Pascal Vasseur, Auteur ; X. Savatier, Auteur Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2016 Conférence : RFIA 2016, 20e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 27/06/2016 01/07/2016 Clermond-Ferrand France OA Proceedings Importance : 6 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] balayage laser
[Termes IGN] déformation géométrique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] lidar topographique
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] vitesseRésumé : (auteur) Dans ces travaux, nous évaluons l’impact de différentes trajectoires de véhicule routier sur les nuages de points lidar embarqué. Effectivement, les fréquences de balayage des lidars sont faibles au regard des vitesses véhicule. Nous proposons une méthode pour palier ce problème et des métriques de comparaison. Nos résultats montrent qu’il est nécessaire de redresser les mesures de lidar embarqué avant de reconstruire en 3D des environnements vastes. Numéro de notice : C2016-018 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : sans En ligne : http://rfia2016.iut-auvergne.com/media/articles/JVI04.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84609 Documents numériques
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Correction de nuages de points lidar embarquéAdobe Acrobat PDF
Titre : Diffusion anisotrope et inpainting d’orthophotographies LiDAR mobile Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2016 Conférence : RFIA 2016, 20e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 27/06/2016 01/07/2016 Clermond-Ferrand France OA Proceedings Importance : 2 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] anisotropie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] inpainting
[Termes IGN] occultation du signal
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] réflectance
[Termes IGN] route
[Termes IGN] semis de pointsMots-clés libres : ANR-10-IDEX-03-02 Résumé : (auteur) Cet article présente un processus pour la production jointe d’orthophotographie de réflectance et de hauteur à très grande résolution (1cm) à partir d’un levé laser mobile. La projection verticale du nuage de points LiDAR sur une grille de pixels 2D, après filtrage des points du sol, génère deux images éparses et bruitées (réflectance et de hauteur). Nous proposons d’en dériver une image dense par diffusion anisotrope couplée à un débruitage par régularisation TVL 1. De plus, nous adaptons une méthode d’inpainting afin de combler les zones d’occultation en tirant parti de la reconstruction couplée réflectance/hauteur et d’un a priori d’alignement entre les structures à inpainter. Numéro de notice : C2016-017 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84606 Documents numériques
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Diffusion anisotrope et inpainting - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
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 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 denseRésumé : (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 Documents numériques
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Localisation à base d’amers visuelsAdobe Acrobat PDF
