mémoires-imagerie-2021&2022
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Titre : 3D object detection using lidar point clouds and 2D image object detection Type de document : Mémoire Auteurs : Topi Miekkala, Auteur Editeur : Tampere [Finlande] : Tampere University Année de publication : 2021 Importance : 67 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Master of Science Thesis, Automation EngineeringLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] objet 3D
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) This master thesis is about the environmental sensing of an automated vehicle, and its ability to recognize objects of interest such as other road users including pedestrians and other vehicles. Automated driving is a popular and growing field of research, and the continuous increase in the demand of self-driving vehicles requires manufacturers to constantly improve the safety and environmental sensing capabilities of their vehicles. Deep learning neural networks and sensor data fusion are significant tools in the development of detection algorithms of automated vehicles. This thesis presents a method combining neural networks and sensor data fusion to implement 3D object detection into a self-driving car. The method uses an onboard camera sensor and a state of the art 2D image object detector YOLO v4, combining its detections with the data of a lidar sensor, which produces dense point clouds of its environment. These point clouds can be used to estimate distances and locations of surrounding targets. Using inter-sensor calibration between the camera and the lidar, the 3D points outputted by the lidar can be projected on a 2D image, therefore allowing the 3D location estimation of 2D objects detected in an image. The thesis first presents the research questions and the theoretical methods used to implement the algorithm. Some background on automated driving is also presented, followed by the specific research environment and vehicle used in this thesis. The thesis also presents the software implementations and vehicle system integration steps needed to implement everything into a self-driving car to achieve a real-time 3D object detection system. The results of this thesis show that using sensor data fusion, such a system can be integrated fully into a self-driving vehicle, and the processing times of the algorithm can be kept at a real-time rate. Note de contenu : 1- Introduction
2- Methods for sensor data and object detection
3- Autonomous driving and environmental sensing
4- Experiments
5- Evaluation
6- ConclusionNuméro de notice : 28594 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire masters divers En ligne : https://trepo.tuni.fi/handle/10024/132285 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99323 Adaptation d'un algorithme SLAM pour la vision panoramique multi-expositions dans des scènes à haute gamme dynamique / Eva Goichon (2022)
Titre : Adaptation d'un algorithme SLAM pour la vision panoramique multi-expositions dans des scènes à haute gamme dynamique Type de document : Mémoire Auteurs : Eva Goichon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2022 Importance : 52 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d’Ingénieur INSALangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] image panoramique
[Termes IGN] vision monoculaire
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] vision stéréoscopiqueIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) La Localisation et Cartographie Simultanées basée vision (SLAM) en robotique est bien établie mais trouve encore ses limites en environnement à grande gamme dynamique où les images acquises souffrent de sur- et sous-expositions. Ce travail s’appuie sur l’utilisation de caméras originales capables d’acquérir plusieurs expositions différentes simultanément en une image panoramique multiple pour limiter les saturations. Il en adapte les images et le modèle de projection en vue d’exploiter ces caméras dans le SLAM multi-caméra MCPTAM, initialement conçu pour des données différentes. Ce travail a permis de mettre en lumière les difficultés de MCPTAM dans les virages mais donne de meilleurs résultats avec des expositions multiples. Note de contenu : 1- Introduction
2- State-of-the-art
3- Description of methods used
4- Results
ConclusionNuméro de notice : 24092 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : JRL (AIST-CNRS) / IRISA Rennes En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4672/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102562 
Titre : Adaptation of the standardized vegetation optical depth index for satellite-based soil moisture Type de document : Mémoire Auteurs : Juliette Raabe, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 61 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] Australie
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] indice d'humidité
[Termes IGN] phénomène climatique extrême
[Termes IGN] sécheresse
[Termes IGN] teneur en eau de la végétationIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Le groupe de recherche sur la télédétection pour l’étude de l’environnement et du climat (CLIMERS) de l’université technique de Vienne contribue entre autres au développement de jeux de données d’humidité du sol (indicateur mesurant la quantité d’eau contenue dans le sol) et de VOD (vegetation optical depth, mesurant la teneur en eau des plantes). Par là, il vise à aider la communauté scientifique mondiale pour étudier le climat et en particulier, le changement climatique. L’étude présente se propose de participer à cet objectif en créant un indice de sécheresse à partir de données d’humidité du sol obtenues par télédétection. Pour ce faire, cette étude adapte un processus existant pour construire un indice de sécheresse standardisé. Ce processus a été implémenté au CLIMERS, il y a peu de temps, pour le VOD et le but est de le tester pour l’humidité du sol et voir à quel point il est adapté pour capturer des événements climatiques extrêmes. Note de contenu : Introduction
1.1 Soil Moisture
1.2 Production of soil moisture data
1.3 Soil moisture to build drought index
1.4 The innovative process set up for the VOD index
2. Creation of a standardized soil moisture index
2.1 Data
2.2 The soil moisture workflow
2.3 Optimization
3 Results of the SVODI process for SM
3.1 Australian use case
3.2 First results on Australia
3.3 Focus on extreme events in other regions of the world
3.4 World results
4. Correlation study, evaluate quantitatively the index
4.1 Methodology
4.2 Correlation study for the Australian use-case
4.3 World correlation study
ConclusionNuméro de notice : 26871 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Department of Geodesy and Geoinformation (TU Wien) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101700 Documents numériques
peut être téléchargé
Adaptation of the Standardized Vegetation Optical Depth Index for satellite-based soil moisture - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre : Amélioration et adaptation du protocole de mesure d’empreintes d’abrasion par photogrammétrie Type de document : Mémoire Auteurs : Hiba Sayeh, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 109 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSALangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] 3DReshaper
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] étalonnage d'instrument
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] métrologie dimensionelle
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (auteur) Le projet de fin d’études a été proposé dans le cadre d’optimisation du procédé photogrammétrique élaboré par la CNR pour le calcul de volume d’empreintes d’abrasion. Le protocole mis en place consiste à réaliser un nuage de points d’un échantillon d’abrasion sur MicMac et de calculer le volume de la cavité sur 3DReshaper. Cette manipulation présente des contraintes et l’objectif est de proposer une méthode alternative élaborée sur un logiciel commercial intuitif. Les enjeux sont la taille des empreintes à modéliser qui nécessitent une maîtrise solide de la métrologie des objets de petites dimensions, la mise en place d’un protocole automatisé, la surface réfléchissante des plaques de verre et finalement l’atteinte d’une haute précision fixée à une tolérance de 2% par rapport aux volumes MicMac. Des tests de calibration, de géoréférencement et de texture artificielle seront réalisés pour aboutir à la précision attendue. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Protocole actuellement déployé
3- Problématique de géoréférencement et de calibration
4- Thématique de texture
5- Validation de la méthode Metashape
6- Analyse des précisions et des résultats atteints par lasergrammétrie
ConclusionNuméro de notice : 28683 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Centre d'Analyse Comportementale des Ouvrages Hydrauliques En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4496/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99978
Titre : Analyse de la dynamique d’embroussaillement des pelouses calcaires par traitement d’images : Quelles possibilités d’automatisation ? Type de document : Mémoire Auteurs : Théo Mesure, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 63 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] calcaire
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] Moselle (57)
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] pelouse
[Termes IGN] protection de la biodiversitéIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’analyse fine et régulière des pelouses calcaires est un enjeu majeur dans le cadre des missions de gestion et de suivi scientifique du Conservatoire d’Espaces Naturels de Lorraine. Les pelouses sont des milieux semi-naturels, soumis à des dynamiques d’embroussaillement fortes et rapides si elles ne sont pas gérées régulièrement. A l’heure actuelle, le suivi de cette dynamique au Conservatoire se fait par analyse diachronique des photos aériennes mises à disposition. Cette analyse est complétée par une cartographie de terrain. Réalisée à la main, cette méthode est pour l’heure assez chronophage. Les travaux effectués au cours de ce stage se positionnent donc dans la continuité de ces études. Au vu des moyens technologiques actuels, le Conservatoire s’interroge sur la possibilité d’automatiser les cartographies d’occupation du sol, afin d’évaluer l’embroussaillement sur ses différents sites. Pour répondre à cette problématique, deux méthodes de classification supervisée ont été développées. Elles suivent le même principe et ne différent que par les données qu’on leur fournie. La première traite des images disposant de canal proche-infrarouge, tandis que la deuxième méthode se concentre elle sur les images ne disposant que du spectre visible. Pour procéder à la classification, les images sont segmentées grâce à l’algorithme de ligne de partage des eaux. On extrait aussi un certain nombre d’informations, directes ou dérivées, de ces images. Les attributs calculés ici, ont été déterminés pour fournir les meilleurs résultats sur la détection des pelouses calcaires. Enfin les segments créés sont donnés au classifieur RandomForest, afin qu’il les ordonne selon un ensemble de classes définies au préalable. Avec les méthodes développées, le classifieur parvient à trouver entre 80% et 90% de vrai positifs pour le type d’arbuste ou de pelouse, selon les années et les données en entrée. Des pistes d’amélioration ont aussi été explorées, telles que l’ajout de données externes ou le lissage de carte. Le deuxième objectif de ce stage était de pouvoir transmettre les méthodes de classification développées au plus grand nombre. Pour cela, des manuels utilisateurs ont été écrits, détaillant chacune des étapes nécessaires. Ces manuels donnent aussi les clefs de compréhension nécessaires à l’analyse des résultats et des attributs produits. A l’issu de ce stage, les perspectives sont nombreuses. Une telle méthodologie offre la possibilité d’un suivi plus régulier et détaillé des sites du Conservatoire. L’utilisation d’une méthode de classification orientée-objet, permet de prendre en compte le travail des experts sur le terrain, ainsi que d’intégrer plus facilement ces données au classifieur. Un travail sur les classes est aussi envisageable : en dehors du bâti, une simplification des classes de végétation est possible, et permettrait de faciliter le travail sur les images anciennes. Pour les images actuelles, un travail sur la nomenclature pourrait être utile pour améliorer le niveau de détail de la carte. En s’appliquant par exemple à différencier arbustes bas, pelouse non-gérée et pelouse non-gérée mitée (i.e avec un début d’embroussaillement). Enfin la faible configuration machine requise, permet d’imaginer des utilisations par un nombre plus grand d’acteurs. Note de contenu : Introduction
1. Contexte et présentation du stage
1.1 Présentation de la structure
1.2 Enjeux et objectifs
1.3 Présentation des sites
1.4 Déroulement et organisation du stage
1.5 Données à disposition
2. Recherches effectuées et principe de la méthode
2.1 Recherche des outils
2.2 Principe de fonctionnement
3. Description et création des attributs et des segments
3.1 Attributs spectraux
3.2 Attributs de texture
3.3 Attributs géométriques
3.4 Création des segments
3.5 Création de statistiques
4. Classifieur utilisé
4.1 SVM et RandomForest
4.2 Arbre de décision
4.3 Construction et fonctionnement du RandomForest
4.4 Jeu d’entraînement, jeu de validation
5. Résultats
5.1 Classes retenues
5.2 Cartes d’occupation du sol, images récentes
5.3 Cartes d’occupation du sol, images anciennes
5.4 Evaluation détaillée du classifieur
5.5 Statistiques d’occupation du sol
6. Limites et améliorations
6.1 Limites de la méthode
6.2 Limites de la nomenclature
6.3 Limites sur le panchromatique
6.4 Limites sur le RVB ancien
6.5 Limites sur l’évaluation du classifieur
6.6 Limites sur le géoréférencement
6.7 Améliorations possibles
7. Mise à disposition pour les utilisateurs du CENL
7.1 Outils utilisés pour automatiser
7.2 Rédaction et contenu des manuels
7.3 Limites
ConclusionNuméro de notice : 26620 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Conservatoire des Espaces Naturels de Lorraine CENL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98584 Documents numériques
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