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Localisation d'objets urbains à partir de sources multiples dont des images aériennes / Lionel Pibre (2018)
Titre : Localisation d'objets urbains à partir de sources multiples dont des images aériennes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Lionel Pibre, Auteur ; Marc Chaumont, Auteur Editeur : Montpellier : Université de Montpellier Année de publication : 2018 Importance : 143 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Montpellier en InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] collectivité territoriale
[Termes IGN] diffusion de l'information
[Termes IGN] données multicapteurs
[Termes IGN] données multisources
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] télédétection
[Termes IGN] urbanisme
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette thèse aborde des problèmes liés à la localisation et la reconnaissance d’objets urbains dans des images multi-sources (optique, infrarouge, Modèle Numérique de Surface) de très haute précision acquises par voie aérienne.Les objets urbains (lampadaires, poteaux, voitures, arbres…) présentent des dimensions, des formes, des textures et des couleurs très variables. Ils peuvent être collés les uns les autres et sont de petite taille par rapport à la dimension d’une image. Ils sont présents en grand nombre mais peuvent être partiellement occultés. Tout ceci rend les objets urbains difficilement identifiables par les techniques actuelles de traitement d’images.Dans un premier temps, nous avons comparé les approches d’apprentissage classiques, composées de deux étapes - extraction de caractéristiques par le biais d’un descripteur prédéfini et utilisation d’un classifieur - aux approches d’apprentissage profond (Deep Learning), et plus précisément aux réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Les CNN donnent de meilleurs résultats mais leurs performances ne sont pas suffisantes pour une utilisation industrielle. Nous avons donc proposé deux améliorations.Notre première contribution consiste à combiner de manière efficace les données provenant de sources différentes. Nous avons comparé une approche naïve qui consiste à considérer toutes les sources comme des composantes d’une image multidimensionnelle à une approche qui réalise la fusion des informations au sein même du CNN. Pour cela, nous avons traité les différentes informations dans des branches séparées du CNN. Nous avons ainsi montré que lorsque la base d’apprentissage contient peu de données, combiner intelligemment les sources dans une phase de pré-traitement (nous combinons l'optique et l'infrarouge pour créer une image NDVI) avant de les donner au CNN améliore les performances.Pour notre seconde contribution, nous nous sommes concentrés sur le problème des données incomplètes. Jusque-là, nous considérions que nous avions accès à toutes les sources pour chaque image mais nous pouvons aussi nous placer dans le cas où une source n’est pas disponible ou utilisable pour une image. Nous avons proposé une architecture permettant de prendre en compte toutes les données, même lorsqu’il manque une source sur une ou plusieurs images. Nous avons évalué notre architecture et montré que sur un scénario d’enrichissement, cette architecture permet d'obtenir un gain de plus de 2% sur la F-mesure.Les méthodes proposées ont été testées sur une base de données publique. Elles ont pour objectif d’être intégrées dans un logiciel de la société Berger-Levrault afin d’enrichir les bases de données géographiques et ainsi faciliter la gestion du territoire par les collectivités locales. Note de contenu : 1- Introduction
2- Etat de l'art
3- Comparaison entre des méthodes d’apprentissage automatique classiques et du deep learning
4- Fusion des données
5- Données incomplètes et réseau de neurones convolutionnels
6- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25785 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Montpellier : 2018 Organisme de stage : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier) / société Berger-Levrault nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018MONTS107 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94985 Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)
Titre : Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Antoine Fond, Auteur ; Marie-Odile Berger, Directeur de thèse Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2018 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du doctorat de l'Université de Lorraine, Ecole doctorale IAEM Lorraine, mention Informatique, 2018Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement de formes
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] distance de Manhattan
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] orthorectification
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] point de fuite
[Termes IGN] réalité augmentée
[Termes IGN] recalage d'image
[Termes IGN] recalage de surfaces
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans cette thèse, on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain, mais aussi des objets d’intérêt pour les applications de réalité augmentée. On cherche donc à partir d’une seule image à calculer la pose de la caméra par rapport à une base de données de bâtiments références connus. On décompose le problème en deux parties : trouver les références visibles dans l’image courante (reconnaissance de lieux) et calculer la pose de la caméra par rapport à eux. Les approches classiques de ces deux sous-problèmes sont mises en difficultés dans les environnements urbains à cause des forts effets perspectives, des répétitions fréquentes et de la similarité visuelle entre façades. Si des approches spécifiques à ces environnements ont été développés qui exploitent la grande régularité structurelle de tels milieux, elles souffrent encore d’un certain nombre de limitations autant pour la détection et la reconnaissance de façades que pour le calcul de pose par recalage de modèle. La méthode originale développée dans cette thèse s’inscrit dans ces approches spécifiques et vise à dépasser ces limitations en terme d’efficacité et de robustesse aux occultations, aux changements de points de vue et d’illumination. Pour cela, l’idée principale est de profiter des progrès récents de l’apprentissage profond par réseaux de neurones convolutionnels pour extraire de l’information de haut-niveau sur laquelle on peut baser des modèles géométriques. Notre approche est donc mixte Bottom-Up/Top-Down et se décompose en trois étapes clés. Nous proposons tout d’abord une méthode d’estimation de la rotation de la pose de caméra. Les 3 points de fuite principaux des images en milieux urbains, dits points de fuite de Manhattan sont détectés grâce à un réseau de neurones convolutionnels (CNN) qui fait à la fois une estimation de ces points de fuite, mais aussi une segmentation de l’image relativement à eux. Une second étape de raffinement utilise ces informations et les segments de l’image dans une formulation bayésienne pour estimer efficacement et plus précisément ces points. L’estimation de la rotation de la caméra permet de rectifier les images et ainsi s’affranchir des effets de perspectives pour la recherche de la translation. Dans une seconde contribution, nous visons ainsi à détecter les façades dans ces images rectifiées et à les reconnaître parmi une base de bâtiments connus afin d’estimer une translation grossière. Dans un souci d’efficacité, on a proposé une série d’indices basés sur des caractéristiques spécifiques aux façades (répétitions, symétrie, sémantique) qui permettent de sélectionner rapidement des candidats façades potentiels. Ensuite, ceux-ci sont classifiés en façade ou non selon un nouveau descripteur CNN contextuel. Enfin la mise en correspondance des façades détectées avec les références est opérée par un recherche au plus proche voisin relativement à une métrique apprise sur ces descripteurs [...] Note de contenu : Introduction
1 - Etat de l'art
2 - Estimation des points de fuite de Manhattan
3 - Proposition de façades pour la détection et la reconnaissance de bâtiments
4 - Segmentation et recalage de façade conjoint
ConclusionNuméro de notice : 21592 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Université de Lorraine : 2018 Organisme de stage : IFSTTAR nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018LORR0028 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90630
Titre : Modèle d'interaction et performances du traitement du signal multimodal Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Saloua Chlaily, Auteur ; Christian Jutten, Directeur de thèse ; Pierre-Olivier Amblard, Directeur de thèse ; Olivier Michel, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2018 Importance : 205 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le titre de Docteur en Sciences de l’Université de Grenoble Alpes, Mention : Signal, Image, Parole, TélécomsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal
[Termes IGN] bruit (théorie du signal)
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] erreur
[Termes IGN] performance
[Termes IGN] précision de l'estimation
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] théorie de l'estimationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Bien que le traitement conjoint des mesures multimodales soit supposé conduire à de meilleures performances que celles obtenues en exploitant une seule modalité ou plusieurs modalités indépendamment, il existe des exemples en littérature qui prouvent que c'est pas toujours vrai. Dans cette thèse, nous analysons rigoureusement, en termes d'information mutuelle et d'erreur d'estimation, les différentes situations de l'analyse multimodale afin de déterminer les conditions conduisant à des performances optimales.Dans la première partie, nous considérons le cas simple de deux ou trois modalités, chacune étant associée à la mesure bruitée d'un signal, avec des liens entre modalités matérialisés par les corrélations entre les parties utiles du signal et par les corrélations les bruits. Nous montrons comment les performances obtenues sont améliorées avec l'exploitation des liens entre les modalités. Dans la seconde partie, nous étudions l'impact sur les performances d'erreurs sur les liens entre modalités. Nous montrons que ces fausses hypothèses dégradent les performances, qui peuvent alors devenir inférieure à celles atteintes avec une seule modalité.Dans le cas général, nous modélisons les multiples modalités comme un canal gaussien bruité. Nous étendons alors des résultats de la littérature en considérant l'impact d'erreurs sur les densités de probabilité du signal et du bruit sur l'information transmise par le canal. Nous analysons ensuite cette relation dans la cas d'un modèle simple de deux modalités. Nos résultats montrent en particulier le fait inattendu qu'une double inadéquation du bruit et du signal peuvent parfois se compenser et ainsi conduire à de très bonnes performances. Note de contenu : Introduction
I- Modèle adéquat
II- Modèle inadéquatNuméro de notice : 25958 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : Mention : Signal, Image, Parole, Télécoms : Grenoble : 2018 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01880756 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96465 Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire / Fethi Ghazouani (2018)
Titre : Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Fethi Ghazouani, Auteur ; Basel Solaiman, Directeur de thèse ; Imed Riadh Farah, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2018 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 245 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale des Mines-Télécom Atlantique, Spécialité : Signal, Image, VisionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse des risques
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] photo-interprétation
[Termes IGN] raisonnement spatiotemporel
[Termes IGN] représentation du changement
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] utilisation du solIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels fait partie des sujets de recherche pour le suivi et l’interprétation des changements affectant le globe terrestre. Pour cela, l’exploitation des images satellitaires se présente comme un moyen efficace qui aide à l’étude la dynamique des phénomènes spatio-temporels qui peuvent se produire sur la surface de la Terre notamment l’urbanisation, la déforestation, l’inondation, la désertification, etc. Ces données fournissent des informations multi-spectrales, multi-capteurs, multi-temporelles et multi-résolutions permettant une bonne classification de la couverture du sol. La modélisation et l’interprétation de la dynamique de changement de ces données permettent l’extraction des connaissances importantes qui seront utilisées pour l’aménagement territoire et comme un support pour promouvoir la bonne gestion de l’occupation/l’utilisation des sols et pour souligner des politiques de prise de décisions pour protéger la surface de la Terre contre divers risques et catastrophes naturelles. Divers modèles et approches ont été proposés pour modéliser les évolutions des objets spatio-temporels. Toutes fois, chaque modèle présente une capacité limitée pour capturer l’évolution des différentes caractéristiques de l’environnement, en plus la structure de représentation utilisée par chaque modèle ne permet pas de saisir complètement la sémantique de l’évolution d’un objet spatio-temporel. C’est dans ce cadre que se situent les travaux de notre thèse qui s’intéresse à la modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels pour l’interprétation des changements en imagerie satellitaire. Ainsi, deux principaux défis sont à lever dans cette thèse : le premier concerne la modélisation de la dynamique des objets et des phénomènes spatio-temporels. Cela revient à trouver le modèle adéquat permettant de représenter les différents concepts. Le deuxième défi concerne l’interprétation sémantique d’images satellites pour l’interprétation des changements en imagerie satellitaire. Cela pose les questions suivantes : comment extraire les connaissances d’une scène d’images ? Et quelle est la meilleure stratégie à suivre pour interpréter les changements ? Dans ce travail, nous proposons une architecture ontologiques multi-niveaux pour la représentation et la modélisation des objets et des processus spatio-temporels dynamiques. L’approche proposée consiste à utiliser différents niveaux d’ontologies : une ontologie de domaine de télédétection permettant de représenter les concepts du domaine et leurs relations, une ontologie de processus modélisant les phénomènes dynamiques et une ontologie de haut niveau utilisée pour distinguer les concepts statiques et dynamiques. Nous proposons également, une nouvelle stratégie d’interprétation sémantiques de scènes d’images satellites pour l’interprétation de changements. L’approche proposée permet la description sémantique du contenu de scènes d’images à travers un mécanisme de raisonnement inférentiel tout en se guidant par les connaissances a priori et contextuelles formulées dans l’ontologie. Une spécificité de cette approche est qu’elle permet l’extraction des connaissances dans différents niveaux d’abstraction de l’image, c’est-àdire, à partir du niveau perceptuel (niveau bas) de l’image jusqu’au niveau sémantique plus élevé (niveau de changement). Le cadre applicatif concerne l’interprétation sémantique d’une scène d’images satellites pour l’interprétation des phénomènes de changements, tels que l’urbanisation et la déforestation. Le résultat obtenu est une carte de changements qui pourra guider une meilleure gestion de l’utilisation/couverture des sols. Note de contenu : Introduction générale
I- Etat de l'art
1- Détection et suivi de changements des objets spatio-temporels en imagerie satellitaire
2- Modélisation de la dynamique des objets
spatio-temporels
II- Contributions
3- Modélisation de la dynamique spatio-temporelle à base des ontologies en imagerie satellitaire
4- Une nouvelle stratégie pour l’interprétation Sémantique de changements en imagerie satellitaire
5- Expérimentation et évaluation de la méthodologie proposée
Conclusion Générale et PerspectivesNuméro de notice : 25950 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Image, Vision : Rennes : 2018 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018IMTA0122 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96317 Navigation des personnes aux moyens des technologies des smartphones et des données d’environnements cartographiés / Fadoua Taia Alaoui (2018)
Titre : Navigation des personnes aux moyens des technologies des smartphones et des données d’environnements cartographiés Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Fadoua Taia Alaoui, Auteur ; Valérie Renaudin, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Ecole Centrale de Nantes Année de publication : 2018 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 163 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Centrale de Nantes, spécialité Signal, Image, VisionLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes IGN] algorithme de filtrage
[Termes IGN] centrale inertielle
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] correction angulaire
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] filtrage bayésien
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] modèle cartographique
[Termes IGN] navigation inertielle
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] reconnaissance automatique
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] téléphone intelligentIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La navigation inertielle grâce aux capteurs intégrés dans les smartphones permet d’assurer une géolocalisation continue même en absence de signal GNSS. Ces capteurs bas coût délivrent néanmoins des mesures bruitées qui engendrent une dérive de la trajectoire. La technique PDR qui est une technique de navigation inertielle par détection de pas souffre de deux limites principales. La première est l’estimation de la longueur de pas car cette dernière dépend des caractéristiques physiques de chaque utilisateur, et la seconde est le résultat d’une dérive angulaire combinée avec un biais lié au portage du capteur à la main. Dans le contexte du projet HAPPYHAND, ce travail s’intéresse à l’exploitation de la carte pour corriger ces différentes erreurs. Un réseau de navigation topologique est exploité pour corriger à la fois les erreurs angulaires et calibrer le modèle de longueur de pas. Ce modèle est ensuite augmenté par un processus de mise à jour de position par détection de points d’intérêt. Note de contenu : 1- Introduction
2- Navigation autonome grâce aux mesures inertielles ou GNSS
3- Modèles cartographiques pour la localisation
4- Liaison entre la carte et la signature de mouvement
5- Hybridation Carte-IMMU-Magnétomètre-Baromètre
6- Evaluation expérimentale des performances
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 25916 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité Signal, Image, Vision : Nantes : 2018 Organisme de stage : Laboratoire GEOLOC (IFSTTAR) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02157807 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96039 Optimisation discrète et indices de stabilité appliqués à la stéréoscopie en contexte routier / Mathias Paget (2018)PermalinkQuality based approach for updating geographic authoritative datasets from crowdsourced GPS traces / Stefan Ivanovic (2018)PermalinkRaffinement de la localisation d’images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain / Bernard Semaan (2018)PermalinkRéseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne / Jean Ogier du Terrail (2018)PermalinkSatellite remote sensing of the variability of the continental hydrology cycle in the lower Mekong basin over the last two decades / Binh Pham-Duc (2018)PermalinkSparse signal modeling: Application to image compression, Image error concealment and compressed sensing / Ali Akbari (2018)PermalinkSpatio-temporal grid mining applied to image classification and cellular automata analysis / Romain Deville (2018)PermalinkTélédétection multispectrale et hyperspectrale des eaux littorales turbides / Morgane Larnicol (2018)PermalinkPermalinkUtilisation des réseaux de capteurs Géocubes pour la mesure de déformation des volcans en temps réel par GNSS / Mohamed-Amjad Lasri (2018)PermalinkPermalinkAmélioration de la vitesse et de la qualité d'image du rendu basé image / Rodrigo Ortiz Cayón (2017)PermalinkPermalinkCartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées / Charlotte Pelletier (2017)PermalinkCentimetric absolute localization using Unmanned Aerial Vehicles with airborne photogrammetry and on-board GPS / Mehdi Daakir (2017)PermalinkContributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)PermalinkPermalinkPermalinkImplantation dans le matériel de fonctionnalités temps-réel dans une caméra intelligente ultralégère spécialisée pour la prise de vue aérienne / Ahmad Audi (2017)PermalinkInterconnexion et visualisation de ressources géoréférencées du Web de données à l’aide d’un référentiel topographique de support / Abdelfettah Feliachi (2017)Permalink