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Proceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021. An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM / Nicolas Manzini (2022)
Titre de série : Proceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021 Titre : An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Manzini, Auteur ; Ndeye Mar, Auteur ; Franziska Schmidt, Auteur ; Jean-François Bercher, Auteur ; André Orcesi, Auteur ; Pierre Marchand, Auteur ; Julien Gazeaux , Auteur ; Christian Thom , Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2022 Collection : Lecture Notes in Civil Engineering num. 200 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : EUROSTRUCT 2021, 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures 29/08/2021 01/09/2021 Padoue Italie Proceedings Springer Importance : pp 1180 - 1189 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] détection d'anomalie
[Termes IGN] ouvrage d'art
[Termes IGN] pont
[Termes IGN] régression multiple
[Termes IGN] réseau de capteurs
[Termes IGN] résidu
[Termes IGN] surveillance d'ouvrageRésumé : (auteur) One major goal of structural health monitoring (SHM) is to detect, and possibly locate, quantify or predict damage on structures. Without detailed knowledge of structural mechanical behavior, data analysis is a complex task and operational monitoring is often limited to the use of more or less arbitrary thresholds. Data-driven techniques, which rely on a statistical analysis of data, have encountered a growing interest over the past two decades. In parallel, SHM is now increasingly considered for several types of structures with the development of low-cost sensors and IoT. In this context, this paper proposes an approach based on multiple automated machine learning-based models for novelty detection and location in monitoring data. This study focuses on the monitoring of large structures with multiple sensors. For each sensor, multiple regression models (based on neural networks) are generated using the same training set, with various input data: internal temperature, environmental conditions, or data from other sensors deployed on the structure. Anomalies are then identified in the dataset based on residuals between model outputs and in situ data. For a given sensor, residuals of all models are then compiled to produce an anomaly indicator. This paper presents some of the results obtained on data acquired from the monitoring of a large concrete bridge. Some anomalies are simulated and added to the dataset to demonstrate the detection performance of the proposed approach. Numéro de notice : C2021-086 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-030-91877-4_134 Date de publication en ligne : 12/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-91877-4_134 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99378 Python software to transform GPS SNR wave phases to volumetric water content / Angel Martín in GPS solutions, vol 26 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Python software to transform GPS SNR wave phases to volumetric water content Type de document : Article/Communication Auteurs : Angel Martín, Auteur ; Ana Belén Anquela, Auteur ; Sara Ibáñez, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] humidité du sol
[Termes IGN] phase
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] réflectométrie par GNSS
[Termes IGN] signal GPS
[Termes IGN] teneur en vapeur d'eauRésumé : (auteur) The global navigation satellite system interferometric reflectometry is often used to extract information about the environment surrounding the antenna. One of the most important applications is soil moisture monitoring. This manuscript presents the main ideas and implementation decisions needed to write the Python code to transform the derived phase of the interferometric GPS waves, obtained from signal-to-noise ratio data continuously observed during a period of several weeks (or months), to volumetric water content. The main goal of the manuscript is to share the software with the scientific community to help users in the GPS-IR computation. Numéro de notice : A2022-004 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10291-021-01190-3 Date de publication en ligne : 27/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10291-021-01190-3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98919
in GPS solutions > vol 26 n° 1 (January 2022) . - n° 7[article]Réappropriation de la donnée spatiale de la Communauté d’Agglomération de Coulommiers Pays de Brie / Mathieu Defaye (2022)
Titre : Réappropriation de la donnée spatiale de la Communauté d’Agglomération de Coulommiers Pays de Brie : Création d’une Base de données, mise en place d’un SIG et mise à jour du logiciel de web partage Type de document : Mémoire Auteurs : Mathieu Defaye, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2022 Autre Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Importance : 100 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de licence professionnelle Géomatique et EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] communauté d'agglomération
[Termes IGN] mise à jour cartographique
[Termes IGN] mise à jour de base de données
[Termes IGN] PostGIS
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] urbanisme
[Termes IGN] web mappingIndex. décimale : LPGE Mémoires de Licence professionnelle géomatique et environnement Résumé : (auteur) La Communauté d’Agglomération de Coulommiers Pays de Brie dispose d’un service Urbanisme en charge de la planification des aménagements urbains et de l’instruction des autorisations d’Urbanisme. Le service dispose d’un logiciel de SIG en ligne (Intr@Geo) dont la maintenance est confiée à un prestataire. Les cartes en ligne ne sont plus à jour et l’outil ne permet pas d’analyse spatiale. Durant ce stage, j’ai pu mettre en place une base de données (PostGIS), l’alimenter avec des données mises à jour et la connecter à un logiciel de SIG (Qgis) sur lequel un outil dédié à l’urbanisme a été créé. À la suite de cela, un protocole de mise à jour des cartes sur le logiciel Intr@Geo a été mis en place et les cartes ont pu être mises à jour en ligne. Note de contenu : Introduction
1- Détermination du besoin
2- Mise en oeuvre des actions
3- Déploiement de l’information dans Intr@géo
ConclusionNuméro de notice : 28883 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Communauté d’Agglomération Coulommiers Pays de Brie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101572 Documents numériques
en open access
Réappropriation de la donnée... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF
Titre : Reconnaissance de bâtiments à partir de nuages de points 3D Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Justine Basselin, Auteur ; Dmitry Sokolov, Directeur de thèse ; Nicolas Ray, Directeur de thèse ; Hervé Barthélémy, Directeur de thèse Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2022 Importance : 155 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Lorraine, Spécialité InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] reconnaissance de surface
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laser aéroportéIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La numérisation d'objets réels est de plus en plus utilisée dans des domaines tels que l'urbanisme, l'architecture, la gestion des catastrophes et la sécurité intérieure. Des outils d'acquisition tels que les scanners aériens de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR) permettent de produire des représentations numériques de villes entières sous la forme de nuages de points 3D échantillonnant les surfaces des objets dans l'environnement. Malgré le haut degré de maturité atteint par les techniques de numérisation, les solutions informatiques efficaces pour le prétraitement et la reconstruction à partir de ces mesures sont rares et mal adaptées à la complexité de l'environnement. Aujourd'hui, le processus de création d'un modèle numérique à partir de ces données est long, fastidieux et essentiellement manuel. Dans ce processus de rétroconception, l'opérateur humain dessine manuellement les éléments du modèle 3D au plus près du nuage de points. Bien que des efforts importants aient été déployés pour développer des méthodes automatiques et semi-automatiques, qui apparaissent actuellement sur le marché, aucune solution proposée jusqu'à présent ne répond à toutes les exigences industrielles en termes de précision, d'exactitude et d'efficacité. En effet, la reconstruction de modèles de bâtiments en 3D est une tâche complexe qui nécessite un flux de travail composé de plusieurs étapes de traitement telles que la classification, l'extraction de contours, la segmentation, la reconnaissance de caractéristiques, la génération et la vérification d'hypothèses, la modélisation et la construction géométriques, l'ajustement et le raffinement. De plus, les modèles reconstruits doivent respecter un certain nombre de contraintes structurelles (planéité des segments de toit, arêtes de toit horizontales, symétrie, etc. Malgré les connaissances acquises, il existe encore un nombre important de problèmes non résolus provenant de : lacunes dans les données (dues à des occlusions ou à des réflexions et absorptions indésirables) ; bruit et valeurs aberrantes ; résolution limitée et densité de points variable ; grande variabilité et complexité des formes de bâtiments dans les zones urbaines, pour n'en nommer que quelques-uns. Dans ce travail, nous abordons le problème particulier de la construction (création) de modèles de toit 3D polygonaux à partir de données ponctuelles LIDAR préalablement classées. Note de contenu :
Introduction
1 Maquette numérique urbaine
1.1 Qu’est-ce qu’une maquette numérique urbaine ?
1.2 Niveau de détail
2. Numérisation par acquisition LiDAR aéroporté
2.1 Les principes de base de la télémétrie laser
2.2 Précision de mesure
3. Du nuage de points au maillage : formulation du problème
3.1 Hypothèses pour la reconstruction
3.2 Applications visées par l’entreprise
4. Littérature de la reconstruction de bâtiment
4.1 Portée de l’étude
4.2 Approche basée sur les données
4.3 Approche basée sur les modèles
5. Objectifs
Partie I - Reconstruction de modèle numérique urbain
Chapitre 1 - Reconstruction de toitures par approche basée sur les données
1.1 Contributions
1.2 Résultats
1.3 Analyse et résultats
1.4 Conclusion
Chapitre 2 - Ajustement de surface à des nuages de points
2.1 Fondements et état de l’art
2.2 Contributions
2.3 Résultats
2.4 Conclusion
Partie II - Accélération et transfert industriel
Chapitre 3- Diagramme de puissance restreint - GPU
3.1 Motivations
3.2 Fondements et état de l’art
3.3 Contributions
3.4 Expériences de simulations
3.5 Discussion
3.6 Conclusion
Chapitre 4 - Accélération de la méthode d’ajustement d’une surface à un nuage de points
4.1 Pourquoi ne pas utiliser la version GPU ?
4.2 Approche proposée
4.3 Comparaison des algorithmes d’appariement
4.4 Conclusion
Chapitre 5 - Transfert industriel
5.1 Manipulation rapide des nuages de points
5.2 Le plugin RhinoPointCloud
5.3 Résultats et limites
5.4 Conclusion
Conclusion généraleNuméro de notice : 26962 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Lorraine : 2022 Organisme de stage : Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 06/01/2023 En ligne : https://hal.science/tel-03927067v1/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102582 Recursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner / Sören Vogel in Journal of applied geodesy, vol 16 n° 1 (January 2022)
[article]
Titre : Recursive Gauss-Helmert model with equality constraints applied to the efficient system calibration of a 3D laser scanner Type de document : Article/Communication Auteurs : Sören Vogel, Auteur ; Dominik Ernst, Auteur ; Ingo Neumann, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 37 - 57 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s)
[Termes IGN] contrainte d'intégrité
[Termes IGN] étalonnage d'instrument
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] modèle de Gauss-Helmert
[Termes IGN] positionnement cinématique
[Termes IGN] processeur graphique
[Termes IGN] télémètre laser aéroportéRésumé : (auteur) Sensors for environmental perception are nowadays applied in numerous vehicles and are expected to be used in even higher quantities for future autonomous driving. This leads to an increasing amount of observation data that must be processed reliably and accurately very quickly. For this purpose, recursive approaches are particularly suitable in terms of their efficiency when powerful CPUs and GPUs are uneconomical, too large, or too heavy for certain applications. If explicit functional relationships between the available observations and the requested parameters are used to process and adjust the observation data, complementary approaches exist. The situation is different for implicit relationships, which could not be considered recursively for a long time but only in the context of batch adjustments. In this contribution, a recursive Gauss-Helmert model is presented that can handle explicit and implicit equations and thus allows high flexibility. This recursive estimator is based on a Kalman filter for implicit measurement equations, which has already been used for georeferencing kinematic multi-sensor systems (MSS) in urban environments. Furthermore, different methods for introducing additional information using constraints and the resulting added value are shown. Practical application of the methodology is given by an example for the calibration of a laser scanner for a MSS. Numéro de notice : A2022-053 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1515/jag-2021-0026 Date de publication en ligne : 15/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.1515/jag-2021-0026 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99448
in Journal of applied geodesy > vol 16 n° 1 (January 2022) . - pp 37 - 57[article]PermalinkRemise en forme des données géographiques des biotopes en milieu ouvert du Luxembourg / Alexandre Nghien (2022)PermalinkPermalinkPermalinkReplication and the search for the laws in the geographic sciences / Peter Kedron in Annals of GIS, vol 28 n° 1 (January 2022)PermalinkReprésentation et combinaison de l'information géographique pour l'apprentissage profond / Azelle Courtial (2022)PermalinkRepresenting vector geographic information as a tensor for deep learning based map generalisation / Azelle Courtial (2022)PermalinkPermalinkRévision de la chaîne de valorisation des données en système d’information décisionnel / Quentin Courtiade (2022)PermalinkPermalinkScaling up and evaluating surface reconstruction from point clouds of open scenes / Yanis Marchand (2022)PermalinkPermalinkPermalinkSelf-attention and generative adversarial networks for algae monitoring / Nhut Hai Huynh in European journal of remote sensing, vol 55 n° 1 (2022)PermalinkSemantic segmentation of high-resolution remote sensing images based on a class feature attention mechanism fused with Deeplabv3+ / Zhimin Wang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)PermalinkSimulation of dispersion effects by considering interactions of pedestrians and bicyclists using an agent space model / Mingwei Liu in Computers, Environment and Urban Systems, vol 91 (January 2022)PermalinkPermalinkSpatiotemporal analysis of precipitable water vapor using ANFIS and comparison against voxel-based tomography and radiosonde / Mir Reza Ghaffari Razin in GPS solutions, vol 26 n° 1 (January 2022)PermalinkStudying informativeness of satellite image texture for sea ice state retrieval using deep learning methods / Clément Fougerouse (2022)PermalinkToward enhanced ecodesign of urban project thanks to City Information Modelling / Alexandre Mielniczek (2022)PermalinkTowards expressive graph neural networks : Theory, algorithms, and applications / Georgios Dasoulas (2022)PermalinkTowards synthetic sensing for smart cities : a machine/deep learning-based approach / Faraz Malik Awan (2022)PermalinkUnsupervised generative models for data analysis and explainable artificial intelligence / Mohanad Abukmeil (2022)PermalinkUrban infrastructure audit: an effective protocol to digitize signalized intersections by mining street view images / Xiao Li in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)PermalinkUtilisations multiples de FME pour automatiser les traitements d’une collectivité / Emma Bolmin (2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkAdaptive feature weighted fusion nested U-Net with discrete wavelet transform for change detection of high-resolution remote sensing images / Congcong Wang in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkEfficient occluded road extraction from high-resolution remote sensing imagery / Dejun Feng in Remote sensing, vol 13 n° 24 (December-2 2021)PermalinkLa 3D dans tous ses états [à Cergy-Pontoise] / Marielle Mayo in Géomètre, n° 2197 (décembre 2021)PermalinkAnalyzing contextual linking of heterogeneous information models from the domains BIM and UIM / Stefan F. Beck in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkAutomatic extraction of indoor spatial information from floor plan image: A patch-based deep learning methodology application on large-scale complex buildings / Hyunjung Kim in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkBuilding a collaborative online catalogue of geoportals in Brazil / Eduardo Silverio da Silva in Boletim de Ciências Geodésicas, vol 27 n° 4 ([01/12/2021])PermalinkBuilding detection with convolutional networks trained with transfer learning / Simon Šanca in Geodetski vestnik, vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022)PermalinkComparative analysis for methods of building digital elevation models from topographic maps using geoinformation technologies / Vadim Belenok in Geodesy and cartography, vol 47 n° 4 (December 2021)PermalinkA comparative approach of support vector machine kernel functions for GIS-based landslide susceptibility mapping / Khalil Valizadeh Kamran in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkDeep learning for toponym resolution: Geocoding based on pairs of toponyms / Jacques Fize in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkDigitizing and visualizing sketch map data: A semi-structured approach to qualitative GIS / Christopher Prener in Cartographica, vol 56 n° 4 (Winter 2021)PermalinkDiResNet: Direction-aware residual network for road extraction in VHR remote sensing images / Lei Ding in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 12 (December 2021)PermalinkEvaluating narrative in geoportals for territorial public policies / Luis Manuel Batista in Cartographica, vol 56 n° 4 (Winter 2021)PermalinkFast estimation for robust supervised classification with mixture models / Erwan Giry Fouquet in Pattern recognition letters, vol 152 (December 2021)PermalinkA GIS-remote sensing approach for forest fire risk assessment: case of Bizerte region, Tunisia / Salwa Saidi in Applied geomatics, vol 13 n° 4 (December 2021)PermalinkA hierarchical deep neural network with iterative features for semantic labeling of airborne LiDAR point clouds / Yetao Yang in Computers & geosciences, vol 157 (December 2021)PermalinkImproving soil moisture retrieval from GNSS-interferometric reflectometry: parameters optimization and data fusion via neural network / Yajie Shi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 42 n° 23 (1-10 December 2021)Permalink