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RFIA 2008, 16e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 22/01/2008 25/01/2008 Amiens France
nom du congrès :
RFIA 2008, 16e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle
début du congrès :
22/01/2008
fin du congrès :
25/01/2008
ville du congrès :
Amiens
pays du congrès :
France
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Analyse et traitement d'ondes Lidar pour la cartographie et la reconnaissance de formes : application au milieu urbain / Clément Mallet (2008)
Titre : Analyse et traitement d'ondes Lidar pour la cartographie et la reconnaissance de formes : application au milieu urbain Titre original : Lidar waveform analysis and processing for cartography and pattern recognition: application to urban areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet , Auteur ; Adrien Chauve , Auteur ; Frédéric Bretar, Auteur Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Année de publication : 2008 Conférence : RFIA 2008, 16e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 22/01/2008 25/01/2008 Amiens France Importance : pp 693 - 702 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] forme d'onde
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] onde électromagnétique
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] signal laserRésumé : (Auteur) Toute onde lidar rétrodiffusée par la surface terrestre contient des informations sur les cibles atteintes ayant contribué à la forme de l’onde. Les systèmes lidar capables de numériser l’intégralité des signaux retour sont apparus récemment et permettent le traitement a posteriori de ces profils altimétriques. Nous présentons dans cet article une méthode d’analyse puis de traitement des ondes lidar dans un contexte de cartographie automatique. Tout d’abord, nous montrons que l’analyse fine des ondes permet une densification des nuages de points 3D. Dans un second temps, le traitement a posteriori des signaux conduit à leur modélisation sous forme paramétrique. Nous proposons alors une méthode de reconnaissance de formes appliquée au milieu urbain. Une classification supervisée par Séparateurs à Vaste Marge est ainsi employée pour prendre en compte les caractéristiques des échos extraits lors de la phase de traitement. Les résultats montrent que la segmentation d’une zone urbaine en classes bâti, végétation, sol naturel et sol artificiel est possible à partir des ondes lidar seulement. Numéro de notice : 13576 Affiliation des auteurs : MATIS (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64263 Documents numériques
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13576_art_analyse_ondes_lidar_mallet.pdfAdobe Acrobat PDF Détection automatique des points de fuite et calcul de leur incertitude à l'aide de la géométrie projective / Mahzad Kalantari (2008)
Titre : Détection automatique des points de fuite et calcul de leur incertitude à l'aide de la géométrie projective Titre original : Automatic detection of vanishing points and their uncertainty based on projective geometry Type de document : Article/Communication Auteurs : Mahzad Kalantari , Auteur ; Franck Jung , Auteur ; Jean Pierre Guedon, Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Editeur : Orsay, Chambéry : Association Française de l'Intelligence Artificielle AFIA Année de publication : 2008 Conférence : RFIA 2008, 16e conférence Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle 22/01/2008 25/01/2008 Amiens France Importance : pp 703 - 712 Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] géométrie projective
[Termes IGN] image isolée
[Termes IGN] incertitude géométrique
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] point de fuite
[Termes IGN] propagation d'erreur
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (Auteur) Un algorithme entièrement automatique de détection de points de fuite dans des images de scènes urbaines est présenté. Cette approche s'appuie sur un théorème classique de géométrie projective (théorème de Chasles-Steiner), qui permet de transformer le problème de détection des points de fuites à partir de segments et leur incertitude en un problème de détection de cercles dans un fouillis de points (chaque point correspond à un segment, et à chaque point on associe une incertitude). L'extraction de cercles utilise une méthode robuste de type RanSac, modifiée pour être très rapide par rapport à des techniques accumulatives (de type Hough ou autres). Cette estimation robuste est ensuite raffinée par une propagation d'incertitude par moindres carrés exploitant les variances individuelles de chaque segment. L'algorithme développé est robuste, sa précision est la meilleure au sens des moindres carrés compte tenu des incertitudes associées aux segments détectés et en outre il est entièrement automatique. Son bon fonctionnement a été testé sur un grand nombre d'images de paysages urbains variés. Numéro de notice : 13924 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-00334774v1 Format de la ressource électronique : vers HAL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64306 Documents numériques
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