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Auteur Aurore Arlicot |
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Titre : Extraction de panneaux de signalisation routière dans des images couleurs Type de document : Article/Communication Auteurs : Bahman Soheilian , Auteur ; Aurore Arlicot, Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur 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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10660_rfia_2010_soheilian.pdfAdobe Acrobat PDF Circular road sign extraction from street level images using colour, shape and texture database maps / Aurore Arlicot (2009)
contenu dans CMRT09 Object extraction for 3D city models, road databases and traffic monitoring-concepts, algorithms and evaluation / Uwe Stilla (2009)
Titre : Circular road sign extraction from street level images using colour, shape and texture database maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Aurore Arlicot, Auteur ; Bahman Soheilian , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2009 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38-3-W4 Conférence : CMRT 2009, City Models, Roads and Traffic, Object extraction for 3D city models, road databases, traffic monitoring 03/09/2009 04/09/2009 Paris France OA ISPRS Archives Importance : pp 205 - 210 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] grande échelle
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] navigation automobile
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] système de numérisation mobileRésumé : (Auteur) Detection and recognition of road signs can constitute useful tools in driving assistance and autonomous navigation systems. We aim at generating a road sign database that can be used for both georeferencing in autonomous vehicle navigation systems and also in high scale 3D city modelling. This paper proposes a robust algorithm that can detect road signs shape and recognizes their types. Numéro de notice : C2009-012 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/3-W4/pub/CMRT09_205.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65052