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Qualification des données Stéréopolis et étude d'un algorithme de détection d'objets / Guillaume Curtet (2016) 

Public Titre : Qualification des données Stéréopolis et étude d'un algorithme de détection d'objets Type de document : Mémoire Auteurs : Guillaume Curtet, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2016 Importance : 55 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Mémoire de licence professionnelle Géomatique et environnement Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] anonymisation [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] espace public [Termes IGN] floutage [Termes IGN] géoréférencement [Termes IGN] iTowns [Termes IGN] Paris (75) [Termes IGN] protection de la vie privée [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] Stéréopolis Index. décimale : LPGE Mémoires de Licence professionnelle géomatique et environnement Résumé : (Auteur) « Ces véhicules, qui parcourent l’espace public et le numérisent spatialement sont appelés Stéréopolis pour ceux qui circulent sur la voie publique et Viapolis pour ceux qui circulent sur les trottoirs ou sur les espaces ouverts au public. » (ign.fr) L’acquisition Stéréopolis de la ville de Paris visualisable sur la plateforme iTowns nécessite un certain nombre de traitements avant de pouvoir être diffusé. La qualification des données d’un point de vue radiométrique et géométrique est indispensable afin d’entreprendre diverses corrections dans le but de répondre à des critères qualité (visuel et géoréférencement). Le floutage des visages et des plaques d’immatriculation est l’un des traitements à entreprendre. Il s’est avéré que ce traitement était prioritaire par rapport à la qualification des données. Ainsi, l’étude des algorithmes de détection d’objets (plaques d’immatriculation en l’occurrence) est alors devenue ma mission principale. La volumétrie résultant des images issues de l’acquisition après les premiers traitements représente plus de 40To. Un peu plus de 60Go d’images ont été utilisés pour mener cette opération. La bibliothèque OpenCV contient de nombreux codes permettant de mener à bien l’ensemble des étapes de détection d’objets. A l’issue de plusieurs tests prévus pour être rapides, seulement 20 % de bonne détection ont été constatés pour le meilleur d’entre eux. Cependant un nouveau calcul qui tire ses nouveaux paramètres des tests rapides mais défectueux, est en cours. Note de contenu : Introduction 1. Vers la qualification des données 1.1. Tutoriels 1.2. Application 2. Détection des plaques d’immatriculations 2.1. Explications de l’algorithme 2.2. Scripts Python pour optimiser Conclusion Numéro de notice : 22568 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Institut national de l'information géographique et forestière IGN Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82332

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