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RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 19/01/2010 22/01/2010 Caen France OA proceedings
nom du congrès :
RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle
début du congrès :
19/01/2010
fin du congrès :
22/01/2010
ville du congrès :
Caen
pays du congrès :
France
site des actes du congrès :
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Affiner la recherche Interroger des sources externesAmélioration d'une base de données d'empreintes de bâtiments pour la reconstruction 3D : une approche par découpe et fusion / Bruno Vallet (2010)
Titre : Amélioration d'une base de données d'empreintes de bâtiments pour la reconstruction 3D : une approche par découpe et fusion Type de document : Article/Communication Auteurs : Bruno Vallet Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2010 Autre Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Projets : Terra Numerica / Conférence : RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 19/01/2010 22/01/2010 Caen France OA proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] base de données localisées 3D
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] bibliothèque de formes
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) Dans le contexte de la reconstruction 3D de vastes zones urbaines, l'utilisation d'empreintes de bâtiments s'est montrée utile pour améliorer à la fois la précision et la robustesse des algorithmes utilisés. Cependant, ces empreintes présentent souvent des contradictions avec les données (plus d'un bâtiment dans l'empreinte, cours intérieures, superstructures...). Cet article présente un algorithme rapide et efficace pour améliorer une base de donnée d'empreintes de bâtiment afin de rendre les reconstructions 3D l'utilisant plus faciles, plus précises et plus robustes. Il est basé sur une énergie de segmentation qui est minimisée par une méthode de découpe et de fusion. L'algorithme est évalué sur une vaste zone urbaine d'un kilomètre carré. Numéro de notice : C2010-062 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/RFIA-2010/pdf/2A_P3-Vallet. [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64213 
Titre : Détection d'empreintes de bâtiments dans un modèle numérique d'élévation : une approche énergétique Type de document : Article/Communication Auteurs : Olivier Tournaire Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2010 Autre Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Conférence : RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 19/01/2010 22/01/2010 Caen France OA proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (Auteur) Nous présentons dans cet article, une méthode totalement automatique pour l'extraction d'emprises de bâtiments dans des Modèles Numériques d'Élévation (MNE). Nous utilisons pour cela le cadre défini par M. ORTNER, X. DESCOMBES et J. ZERUBIA utilisant des processus ponctuels marqués de rectangles. Nous considérons donc que les emprises bidimensionnelles des bâtiments sont des arrangements de rectangles, dont on ne connaît a priori ni le nombre, ni les paramètres. L'objectif est de déterminer la configuration d'objets optimale, c'est-à-dire celle qui minimise une fonction d'énergie. Nous utilisons pour l'optimisation, un échantillonneur RJMCMC (Reversible Jump Monte Carlo Markov Chain) couplé à un recuit simulé afin de déterminer l'optimum de cette fonction d'énergie non convexe. Les temps de calcul sont notablement réduits par rapport aux précédentes approches, d'une part grâce à la définition simplifiée de l'énergie, d'autre part par des optimisations géométriques permettant des calculs rapides. Numéro de notice : 10661 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/RFIA-2010/pdf/4A_P21-Tourna [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64212 Documents numériques
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10661_rfia_2010_tournaire.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : Extraction de panneaux de signalisation routière dans des images couleurs Type de document : Article/Communication Auteurs : Bahman Soheilian Editeur : Association française pour la reconnaissance et l'interprétation des formes AFRIF Année de publication : 2010 Autre Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Conférence : RFIA 2010, 17e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 19/01/2010 22/01/2010 Caen France OA proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] filtrage du rayonnement
[Termes IGN] image en couleur
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] zone d'intérêtRésumé : (Auteur) Dans cet article, nous présentons un algorithme robuste de détection et de reconnaissance de type de panneaux de signalisation routière à partir d'images en couleur. Notre approche est basée sur un appariement avec des modèles géométriques et radiométriques de panneaux. La stratégie générale est composée d'un enchaînement en cascade de trois grandes étapes. La première d'entre elles détecte les pixels d'une couleur donnée et permet d'obtenir des régions d'intérêt dans l'image. La seconde étape consiste à détecter des formes géométriques connues de panneaux (cercles, triangles, carrés) par une technique de type RANSAC dans les régions d'intérêts précédemment obtenues. Cette étape propose des candidats potentiels de panneaux qui seront évalués dans l'étape finale. Cette étape cherche à apparier par corrélation d'images, chaque candidat avec le bon panneau parmi l'ensemble des panneaux de références de même forme. Nous présentons des résultats sur des images de rues acquises par un véhicule de numérisation mobile en milieu urbain. Nous discuterons enfin des performances du système en termes de détection et robustesse. Numéro de notice : 10660 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://projet.liris.cnrs.fr/imagine/pub/proceedings/RFIA-2010/pdf/7A_P52-Soheil [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64211 Documents numériques
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