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Auteur Xiaozhi Qu
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Affiner la recherche Interroger des sources externesLandmark based localization in urban environment / Xiaozhi Qu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 140 (June 2018)
Titre : Landmark based localization in urban environment Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaozhi Qu Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 90 - 103 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] amer
[Termes IGN] compensation locale par faisceaux
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données multicapteurs
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] odomètre
[Termes IGN] précision décimétrique
[Termes IGN] propagation d'incertitudeRésumé : (auteur) A landmark based localization with uncertainty analysis based on cameras and geo-referenced landmarks is presented in this paper. The system is developed to adapt different camera configurations for six degree-of-freedom pose estimation. Local bundle adjustment is applied for optimization and the geo-referenced landmarks are integrated to reduce the drift. In particular, the uncertainty analysis is taken into account. On the one hand, we estimate the uncertainties of poses to predict the precision of localization. On the other hand, uncertainty propagation is considered for matching, tracking and landmark registering. The proposed method is evaluated on both KITTI benchmark and the data acquired by a mobile mapping system. In our experiments, decimeter level accuracy can be reached. Numéro de notice : A2018-198 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.09.010 Date de publication en ligne : 28/09/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.09.010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89867
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 140 (June 2018) . - pp 90 - 103[article]Exemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018061 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018063 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018062 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Localisation basée amers visuels : détection et mise à jour d’amers avec gestion des incertitudes / Xiaozhi Qu (2017)
Titre : Localisation basée amers visuels : détection et mise à jour d’amers avec gestion des incertitudes Titre original : Landmark based localization : Detection and update of landmarks with uncertainty analysis Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Xiaozhi Qu Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] amer visuel
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] couplage GNSS-INS
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] géoréférencement direct
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] recalage de données localisées
[Termes IGN] temps réelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) En utilisant des amers visuels géoréférencés. Le processus d’appariement de flux d’images avec ces amers est guidé par les incertitudes des poses. On ajoute des contraintes absolues dans le système d’équations de l’ajustement de faisceaux. La dérive de la trajectoire du véhicule de cartographie est très fortement réduite. Chaque étape de l’algorithme est évaluée sur des séquences d’images réelles avec une vérité terrain. Le véhicule de cartographie est le processus de collecte des données géo-spatiales. Ces véhicules sont souvent équipés de deux types de capteurs: télédétection (caméras, Lidar, Radar) et géolocalisation (GNSS, IMU, Odomètre). Le géoréférencement des données précis et robuste constitue un enjeu majeur pour la mise en œuvre des systèmes de cartographie mobile. En effet, en milieux urbains denses, les phénomènes de masquages GNSS et de trajets multiples pertubent les mesures de GNSS et conduisent à des erreurs de localisations importantes. Les centrales inertielles de grandes précisions permettent de combler les manques de localisation GNSS. Elles garantissent une dérive de position suffisamment faible pour obtenir la qualité de géoréférencement nécessaire pour la numérisation à des fins cartographiques. Aujourd’hui, la maturité des systèmes de géolocalisation hybride (GNSS/IMU/Odomètre) offre des solutions industrielles fiables pour la collecte de données géoréférencées. Les agences de cartographie nationales et privées ont commencées à faire des acquisitions de données nécessaires à la constitution de données géo-spatiales à très grande échelle. Cependant, le coût très onéreux des systèmes de géolocalisation intégrant des centrales inertielles de grandes précisions restreint leur utilisation à la constitution de données géoréferencées. Une solution plus abordable est nécessaire pour équiper les véhicules employés pour les mises à jour régulières de ces données.L’objectif de cette thèse est de proposer une solution abordable de géolocalisation utilisable sur un grand nombre de véhicules pouvant être mobilisés pour la mise à jour de données géoréferencées.Nous proposons d’utiliser une ou plusieurs caméras sur un véhicule comme un système de géoréférencement. En effet la trajectoire du véhicule peut être estimée par une technique d’odométrie visuelle. Pour limiter la dérive de la trajectoire due à l’accumulation des erreurs, nous proposons de le recaler sur un ensemble d’amers visuels précisément géoréférencés. Ces amers sont reconstruits en utilisant les données géoréferencées générées par des systèmes de cartographies précis et onéreux. Les caractéristiques de route telles que les signalisations horizontales et verticales ont été choisi en tant que amers visuels.Un algorithme d’ajustement de faisceaux local a été adapté pour estimer la pose des caméras en utilisant un flux d’images acquis par un ou plusieurs caméras embarquées sur celui-ci. Une méthode rigoureuse de prise en compte des incertitudes permet de pondérer de manière automatique les différents types de contraintes dans le système d’équations de l’ajustement et d’estimer les incertitudes des paramètres. Ces dernières sont utilisées dans une approche appelée appariement par propagation qui permet d’accélérer le processus de suivi des points d’intérêt entre les images et d’éliminer un grand nombre de faux appariements. Cela réduit très fortement la dérive du véhicule en diminuant les sources des erreurs. Chaque étape de l'algorithme est évaluée sur des séquences d'images réelles avec des vérités terrains. Numéro de notice : 17572 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : : UPE : 2017 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-01586207 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91961
Titre : Evaluation of SIFT and SURF for vision based localization Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaozhi Qu Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2016 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 41-B3 Conférence : ISPRS 2016, Commission 3, 23th international congress 12/07/2016 19/07/2016 Prague République tchèque ISPRS OA Archives Commission 3 Importance : pp 685 - 692 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] compensation locale par faisceaux
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] localisation basée vision
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] SIFT (algorithme)
[Termes IGN] SURF (algorithme)Résumé : (auteur) Vision based localization is widely investigated for the autonomous navigation and robotics. One of the basic steps of vision based localization is the extraction of interest points in images that are captured by the embedded camera. In this paper, SIFT and SURF extractors were chosen to evaluate their performance in localization. Four street view image sequences captured by a mobile mapping system, were used for the evaluation and both SIFT and SURF were tested on different image scales. Besides, the impact of the interest point distribution was also studied. We evaluated the performances from for aspects: repeatability, precision, accuracy and runtime. The local bundle adjustment method was applied to refine the pose parameters and the 3D coordinates of tie points. According to the results of our experiments, SIFT was more reliable than SURF. Apart from this, both the accuracy and the efficiency of localization can be improved if the distribution of feature points are well constrained for SIFT. Numéro de notice : C2016-039 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLI-B3-685-2016 Date de publication en ligne : 10/06/2016 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B3-685-2016 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91851 Documents numériques
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Evaluation of SIFT and SURF ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Landmark based localization: LBA refinement using MCMC-optimized projections of RJMCMC-extracted road marks Type de document : Article/Communication Auteurs : Bahman Soheilian Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2016 Conférence : IV 2016, IEEE Intelligent Vehicles Symposium 19/06/2016 22/06/2016 Göteborg Suède Proceedings IEEE Importance : pp 940 - 947 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Precise localization in dense urban areas is a challenging task for both mobile mapping and driver assistance systems. This paper proposes a strategy to use road markings as localization landmarks for vision based systems. First step consists in reconstructing a map of road marks. A mobile mapping system equipped with precise georeferencing devices is applied to scan the scene in 3D and to generate an ortho-image of the road surface. A RJMCMC sampler that is coupled with a simulated annealing method is applied to detect occurrences of road marking templates instanced from an extensible database of road mark patterns. The detected objects are reconstructed in 3D using the height information obtained from 3D points. A calibrated camera and a low cost GPS receiver are embedded on a vehicle and used as localization devices. Local bundle adjustment (LBA) is applied to estimate the trajectory of the vehicle. In order to reduce the drift of the trajectory, images are matched with the reconstructed road marks frequently. The matching is initialized by the initial poses that are estimated by LBA and optimized by a MCMC algorithm. The matching provides ground control points that are integrated in the LBA in order to refine the pose parameters. The method is evaluated on a set of images acquired in a real urban area and is compared with a precise ground-truth. Numéro de notice : C2016-036 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IVS.2016.7535501 Date de publication en ligne : 08/08/2016 En ligne : https://doi.org/10.1109/IVS.2016.7535501 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91797 
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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