Centre dedocumentation
scientifique

Traffic signal detection from in-vehicle GPS speed profiles using functional data analysis and machine learning / Yann Méneroux in International Journal of Data Science and Analytics JDSA, vol 10 n° 1 (June 2020)  

Public [article]  inInternational Journal of Data Science and Analytics JDSA > vol 10 n° 1 (June 2020) . - pp 101 - 119 Titre : Traffic signal detection from in-vehicle GPS speed profiles using functional data analysis and machine learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Guillaume Saint Pierre, Auteur ; Mohammad Ghasemi Hamed, Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Olivier Orfila, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Article en page(s) : pp 101 - 119 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] analyse fonctionnelle (mathématiques) [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] carte routière [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] données routières [Termes descripteurs IGN] feu de circulation [Termes descripteurs IGN] inférence [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes [Termes descripteurs IGN] signalisation routière [Termes descripteurs IGN] trace GPS [Termes descripteurs IGN] trafic routier [Termes descripteurs IGN] transformation en ondelettes [Termes descripteurs IGN] vitesse Résumé : (auteur) The increasing availability of large-scale global positioning system data stemming from in-vehicle-embedded terminal devices enables the design of methods deriving road network cartographic information from drivers’ recorded traces. Some machine learning approaches have been proposed in the past to train automatic road network map inference, and recently this approach has been successfully extended to infer road attributes as well, such as speed limitation or number of lanes. In this paper, we address the problem of detecting traffic signals from a set of vehicle speed profiles, under a classification perspective. Each data instance is a speed versus distance plot depicting over a hundred profiles on a 100-m-long road span. We proposed three different ways of deriving features: The first one relies on the raw speed measurements; the second one uses image recognition techniques; and the third one is based on functional data analysis. We input them into most commonly used classification algorithms, and a comparative analysis demonstrated that a functional description of speed profiles with wavelet transforms seems to outperform the other approaches with most of the tested classifiers. It also highlighted that random forests yield an accurate detection of traffic signals, regardless of the chosen feature extraction method, while keeping a remarkably low confusion rate with stop signs. Numéro de notice : A2019-497 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s41060-019-00197-x date de publication en ligne : 04/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s41060-019-00197-x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93755 [article]

Extraction de connaissances pour la description de l'environnement maritime côtier à partir de textes d'aide à la navigation / Léa Lamotte in Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, E.36 (2020)

Public [article]  inRevue des Nouvelles Technologies de l'Information > E.36 (2020) . - pp 341 - 348 Titre : Extraction de connaissances pour la description de l'environnement maritime côtier à partir de textes d'aide à la navigation Type de document : Article/Communication Auteurs : Léa Lamotte, Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Eric Saux, Auteur ; Eric Kergosien, Auteur Congrès : EGC 2020, 20e conférence internationale francophone Extraction et Gestion des Connaissances (27 - 31 janvier 2020; Bruxelles, Belgique), Commanditaire Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Article en page(s) : pp 341 - 348 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] découverte de connaissances [Termes descripteurs IGN] exploration de texte [Termes descripteurs IGN] information géographique [Termes descripteurs IGN] littoral [Termes descripteurs IGN] traitement du langage naturel Résumé : (auteur) Les référentiels de données géoréférencées sont de plus en plus utilisés pour permettre l'annotation spatiale de documents textuels et ainsi faciliter l'accès à leur contenu, voire son analyse spatiale. En revanche, peu de travaux se sont intéressés à l'extraction d'information géographique à partir de textes pour alimenter de tels référentiels. Le travail présenté dans cet article explore les potentialités de l'extraction d'information spatiale indirecte (noms de lieux, relations spatiales, etc.) dans les textes des Instructions Nautiques produites par le Service Hydrographique et Océanographique de la Marine (SHOM). La méthode proposée combine une approche lexicale et une approche à base de patrons linguistiques, puis est comparée aux principales approches d'extraction d'information géographique en français. Numéro de notice : A2020-571 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96012 [article]

Potential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data / Stefan Ivanovic (2020)  

Public Titre : Potential of crowdsourced traces for detecting updates in authoritative geographic data Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefan Ivanovic , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Thomas Devogele, Auteur Congrès : AGILE 2019, 22nd conference on Geo-information science (17 - 20 juin 2019; Limassol, Chypre) , Commanditaire Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Collection : Lecture notes in Geoinformation and Cartography, ISSN 1863-2246 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Importance : pp 205 - 221 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] aide à la décision [Termes descripteurs IGN] appariement de données localisées [Termes descripteurs IGN] BD Topo [Termes descripteurs IGN] chemin rural [Termes descripteurs IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] mise à jour de base de données [Termes descripteurs IGN] montagne [Termes descripteurs IGN] route [Termes descripteurs IGN] trace GPS Résumé : (auteur) Crowdsourced traces collected by GPS devices during sports activities are now widely available on different websites. The goal of this paper is to study the potential of crowdsourced traces coming from GPS devices to highlight updates in authoritative geographic data. To reach this goal, an approach based on two steps is proposed. First, a data matching method is applied to match authoritative data and crowdsourced traces. Second, for the non-matched crowdsourced segments composing a trace, different criteria are defined to decide if whether or not, non-matched segments should be considered as an alert for update in authoritative data. The proposed approach is tested on crowdsourced traces and on BDTOPO® authoritative road and path network in mountain area. The results are promising: 727, 1 km of missing paths were found in the test area, which corresponds to 7.7% of the total length of used traces. The discovered missing paths also represent a contribution of 2.4% of the total length of BDTopo® road and path network in the test area. Numéro de notice : C2019-008 Affiliation des auteurs : LaSTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-030-14745-7_12 date de publication en ligne : 16/04/2019 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14745-7_12 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92911

Saliency and Burstiness for Feature Selection in CBIR / Kamel Guissous (2020)  

Public Titre : Saliency and Burstiness for Feature Selection in CBIR Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Congrès : EUVIP 2019, 8th European Workshop on Visual Information Processing (28 - 31 octobre 2019; Rome, Italie), Commanditaire Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Importance : pp 111 - 116 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] analyse d'image orientée objet [Termes descripteurs IGN] analyse visuelle [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] recherche d'image basée sur le contenu [Termes descripteurs IGN] saillance [Termes descripteurs IGN] zone saillante 3D Résumé : (auteur) The paper addresses the problem of visual feature selection in content-based image retrieval (CBIR). We propose to study two strategies: the first one is using visual saliency, that selects the most salient features of the image and the second one exploits burstiness, that detects and processes the repeated visual elements in the image. To detect and describe the visual features in images, we rely on a deep local features approach based on convolutional neural network. The two strategies are evaluated for image retrieval on different datasets, according to two criteria: quality of retrieval and volume of manipulated features. Numéro de notice : C2019-027 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/EUVIP47703.2019.8946126 date de publication en ligne : 02/01/2020 En ligne : https://ieeexplore.ieee.org/document/8946126 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94521

Contextual filtering methods based on the subbands and subspaces decomposition of complex SAR interferograms / Saoussen Belhadj-Aissa in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 12 n° 12 (December 2019)  

Public [article]  inIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing > vol 12 n° 12 (December 2019) . - pp 5321 - 5333 Titre : Contextual filtering methods based on the subbands and subspaces decomposition of complex SAR interferograms Type de document : Article/Communication Auteurs : Saoussen Belhadj-Aissa, Auteur ; Faiza Hocine, Auteur ; Bénédicte Fruneau , Auteur ; Mohamed Salah Boughacha, Auteur ; Karima Hadj-Rabah, Auteur ; Aichouche Belhadj-Aissa, Auteur Année de publication : 2019 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Article en page(s) : pp 5321 - 5333 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes descripteurs IGN] bruit (théorie du signal) [Termes descripteurs IGN] décomposition d'image [Termes descripteurs IGN] filtrage numérique d'image [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] prise en compte du contexte Résumé : (Auteur) Different forms of phase noise in SAR interferograms hamper the accuracy and reliability of interferometric results (InSAR and DInSAR) for the reconstruction of altimetric information and its variations. Geometric and temporal decorrelations, changes in the properties of observed surfaces and delays introduced by the atmospheric layers are the main sources of interferometric noise. In order to reduce their effects and thus increase the robustness of the phase unwrapping algorithms, filtering methods are applied at different levels of the InSAR and DInSAR processes. In this article, we propose an interferometric filtering process that combines wavelet decomposition into subbands and nonlinear weighting filter called spectral contextual filter (SCF). SCF is based on the Goldstein algorithm, whose nonlinear filter coefficients are calculated, for each element of window according to the filter's punctual parameter. This parameter is determined by estimating the adaptive coherent pseudocorrelation of overlapping blocks of the interferometric phase which combines coherence and pseudocorrelation that are both weighted by the coefficient of variation of each block. In order to show the efficiency and robustness of this process, we compared it with the subspaces decomposition filtering process that we implemented. An assessment scheme was led on the basis of a compromise between residues reduction and fringe boundaries conservation. This assessment was carried relative to the global and local parameters. The tests were conducted on complex interferograms acquired on regions with high topographical variations. Numéro de notice : A2019-273 Affiliation des auteurs : UPEM-LaSTIG+Ext (2016-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/JSTARS.2019.2957466 date de publication en ligne : 23/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/JSTARS.2019.2957466 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95356 [article]

Data-adaptive spatio-temporal filtering of GRACE data / Paoline Prevost in Geophysical journal international, vol 219 n° 3 (December 2019)  

Permalink

The effect of stumpage prices on large-area forest growth forecasts based on socio-ecological models / Mathieu Fortin in Forestry, an international journal of forest research, vol 92 n° 3 (July 2019)  

Permalink

Uncertainty assessment of optical distance measurements at micrometer level accuracy for long-range applications / Joffray Guillory in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol 68 n° 6 (June 2019)  

Permalink

Challenges in grassland mowing event detection with multimodal Sentinel images / Anatol Garioud (2019)  

Permalink

IX Hotine-Marussi Symposium on Mathematical Geodesy. Review of reference frame representations for a deformable Earth / Zuheir Altamimi (2019)  

Permalink

Piecewise horizontal 3D roof reconstruction from aerial Lidar / Slim Namouchi (2019)  

Permalink

The ‘urban’ component of the French Land Data and Services Centre (Theia) / Anne Puissant (2019)  

Permalink

The impact of rainfall distribution patterns on hydrological and hydraulic response in arid regions: case study Medina, Saudi Arabia / Mohamed Abdulrazzak in Arabian Journal of Geosciences, vol 11 n° 21 (November 2018)  

Permalink

All-sky search for long-duration gravitational wave transients in the first Advanced LIGO observing run / B.P. Abbott in Classical and Quantum Gravity, vol 35 n° 6 (March 2018)  

Permalink

Comparative study of visual saliency maps in the problem of classification of architectural images with Deep CNNs / Abraham Montoya Obeso (2018)  

Permalink