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Machine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots / Victor Talbot (2018)
Titre : Machine learning and pose estimation for autonomous robot grasping with collaborative robots Type de document : Mémoire Auteurs : Victor Talbot, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2018 Importance : 70 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mécatronique parcours mécanique pour la robotique, Master Imagerie, Robotique et Ingénierie pour le Vivant, Parcours Automatique RobotiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] C++
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image 3D
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] Point Cloud Library PCL
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconnaissance d'objets
[Termes IGN] robotique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) L'objectif du stage est de déterminer l'emplacement en trois dimensions d'une zone de préhension sur un objet dans le but d'automatiser la prise de cet objet par un robot anthropomorphe. La prise d'image est assurée par une caméra RGB-D prenant un nuage de points colorés en trois dimensions. La caméra est montée sur un second robot, ce qui permet l'exploration visuelle d'un plus grand espace, et ce, sous plusieurs points de vue. La solution proposée utilise Matlab et un réseau neuronal afin de proposer une zone d'intérêt. Le choix du Machine Learning est motivé par l'adaptabilité de l'algorithme. De cette façon, un objet jamais aperçu auparavant peut être attrapé par notre système robotique. Le système retourne la position X, Y et Z dans l'espace ainsi que l'orientation O et la largeur de l'objet D. Le système proposé a obtenu des résultats de 80 % sur des objets non entraînés. Note de contenu : Introduction
1- States of the arts
2- Realization
3- ConclusionNuméro de notice : 24593 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : School of Engineering (Cardiff University) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92164 Documents numériques
en open access
Machine learning and pose estimation... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF
Titre de série : QGIS in Remote Sensing, Volume 1 Titre : QGIS and generic tools Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2018 Importance : 316 p. Format : 16 x 24 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Geospatial data abstraction library
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] SAGA GISIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (éditeur) These four volumes present innovative thematic applications implemented using the open source software QGIS. These are applications that use remote sensing over continental surfaces. The volumes detail applications of remote sensing over continental surfaces, with a first one discussing applications for agriculture. A second one presents applications for forest, a third presents applications for the continental hydrology, and finally the last volume details applications for environment and risk issues. Note de contenu : - Introduction to QGIS
- Introduction to GDAL Tools in QGIS
- GRASS GIS Software with QGIS
- The Use of SAGA GIS Modules in QGIS
- Orfeo ToolBox Applications
- Online Publication of a Land Cover Map Using LizMap
- GeoHealth and QuickOSM, Two QGIS Plugins for Health ApplicationsNuméro de notice : 17565A Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : 10.1002/9781119457091 Date de publication en ligne : 19/01/2018 En ligne : http://dx.doi.org/10.1002/9781119457091 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91953 Voir aussi
- QGIS in Remote Sensing, Volume 2. QGIS and applications in agriculture and forest / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 3. QGIS and Applications in Territorial Planning / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 4. QGIS and Applications in Water and Risks / Nicolas Baghdadi (2018)
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 1. QGIS et outils génériques / Nicolas Baghdadi (2018)
- Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 1. QGIS y las herramientas genéricas / Nicolas Baghdadi (2020)
Titre : Smart fusion of terrestrial and UAV data : Development of tools for tie point analysis Type de document : Mémoire Auteurs : Michaël Gaudin, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] filtrage de points
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] Point Cloud Library PCL
[Termes IGN] points homologues
[Termes IGN] semis de points clairsemés
[Termes IGN] superposition de données
[Termes IGN] voxelIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) La fusion de données peut être définie comme le processus d’intégration de plusieurs sources de données afin de produire des informations plus cohérentes, plus précises et plus utiles que celles fournies par n'importe quelle source de données individuelles. Nous sommes intéressés par la fusion de données acquises avec différentes techniques (à différentes densités de points et précisions de mesure) d’une manière "scientifique", et par le développement de nouveaux traitements des données. Nous essayons de fusionner des données hétérogènes et d'obtenir un résultat cohérent. Nous proposons une nouvelle approche pour fusionner les données photogrammétriques issues de différents capteurs, dans notre cas à partir d'images terrestres et d'images de drones. Nous avons développé des outils de calcul d'attributs sur les points caractéristiques, afin de les filtrer grâce à une approche par voxels. Nous avons utilisé MicMac pour les processus photogrammétriques et développé un nouvel outil dans MicMac, Grappa, qui génère un fichier avec les points de liaison et les caractéristiques associées. Nous avons également utilisé Point Cloud Library pour le calcul d’une fonction de saillance 3D, la Différence des Normales. Nous avons travaillé avec une approche par voxels en Python pour le filtrage des points, et nous expérimentons les différents outils sur un ensemble d'images terrestres et drones de la cathédrale de Modène en Italie. Nous analysons enfin les résultats de la reconstruction photogrammétrique et laissons quelques perspectives sur le domaine de la fusion de données. Note de contenu : Introduction
1- Literature review on data fusion
2- Vocabulary
3- Features for data anlaysis
4- Process
5- Sparse point cloudprocessing
6- Voxelisation, analysis and filtering
7- Dense reconstruction
8- Results
ConclusionNuméro de notice : 21799 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Fundazione Bruno Kessler Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91285 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21799-01 PROJET Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Documents numériques
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Smart fusion of terrestrial... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Use of satellite image classifications to update and enhance a land cover database / Mohamed Touiti (2018)
Titre : Use of satellite image classifications to update and enhance a land cover database Type de document : Mémoire Auteurs : Mohamed Touiti, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant Editeur : Tunis [Tunisie] : Ecole nationale d'ingénieurs de Carthage Année de publication : 2018 Importance : 90 p. Note générale : bibliographie
End of study project report, Software Engineering Training, Cycle Major : Information SystemsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] OpenCV
[Termes IGN] Python (langage de programmation)Résumé : (auteur) L’équipe MATIS du Laboratoire LaSTIG de l’Institut National de l’Information Géo graphique et Forestière (IGN) mène depuis plusieurs années des activités de recherches dans le domaine de la classification de données de télédétection pour l’occupation des sols (OCS), en zones urbaines et rurales. Avec l’arrivée des nouveaux capteurs Sentinel S1 (radar) et Sentinel S2 (optique), des séries temporelles d’images sont désormais disponibles gratuitement avec une forte résolution temporelle (entre 10 et 15 jours) et une forte résolution spectrale pour les images optiques. Par ailleurs, le territoire français fait également l’objet d’une couverture annuelle par des images à très haute résolution spatiale des satellites SPOT 6/7. Dans l’objectif de couvrir l’ensemble du territoire français par la cartographie de la couverture du sol à travers la classification sémantique des images de télédétection, ce stage a pour objectif de contribuer au processus de mise à jour des bases de données de couverture du sol et de fournir un outil fiable pour détecter les changements entre la base de données d’occupation du sol et les classifications d’images SPOT6 et Sentinel-2. Dans cette étude, nous avons implémenté et testé deux approches différentes pour la détection des changements, en utilisant la fusion et la régularisation des classifications individuelles des images satellites Sentinel-2 et SPOT-6. La fusion d’images multispectrales à très haute résolution spatiale avec des séries temporelles d’images à faible résolution spatiale avec un nombre élevé de bandes pourrait améliorer la classification de la couverture terrestre, en combinant les avantages géométriques et sémantiques des deux sources. La première approche est une approche non supervisée sur laquelle nous avons appliqué une classification non supervisée et une régularisation afin de lisser le bruit et de nous donner des résultats plus attrayants visuellement. Cela pourrait aussi donner une classification binaire (classe / pas de classe) alors nous nous sommes concentrés sur la classe "bâtiments", c’est la classe la plus fréquemment changée. Ainsi, nous avons obtenu une classification binaire des bâtiments/non-bâtiments considérés comme nos résultats et avons atteint une exhaustivité de 75% avec une exactitude proche de 70%, mais il existe une certaine confusion dans les zones surpeuplées. La seconde approche consiste en une approche supervisée dans laquelle nous avons utilisé un réseau de neurones convolutif pour détecter les changements. Ainsi, nous avons obtenu des résultats bien meilleurs, avec une précision de 94,95%, même si des améliorations de l’architecture pourraient être nécessaires pour obtenir des résultats satisfaisants. Note de contenu : General introduction
1- The general context
2- State of the art
3- Study areas ad data
4- Change detection
5- CNN for change detection
General conclusionNuméro de notice : 17320 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur Organisme de stage : LaSTIG (IGN) DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98343 Documents numériques
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Use of satellite image classifications ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 1. QGIS et outils génériques / Nicolas Baghdadi (2018)
Titre de série : Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 1 Titre : QGIS et outils génériques Type de document : Monographie Auteurs : Nicolas Baghdadi, Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Mehrez Zribi, Éditeur scientifique Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2018 Collection : Système Terre - Environnement Importance : 316 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78405-335-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] Geospatial data abstraction library
[Termes IGN] GRASS
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] SAGA GISIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (Editeur) Cet ouvrage débute la série Utilisation de QGIS en télédétection qui vise à faciliter l’appropriation et l’utilisation opérationnelle du système d’information géographique (SIG) QGIS (Quantum Geographic Information System) dans le domaine de la télédétection. Ce volume définit le principe de fonctionnement de QGIS et des librairies fondamentales les plus fréquemment utilisées en traitement d’images et en géomatique : GDAL, GRASS, SAGA et OTB. Il présente ainsi de nombreuses fonctionnalités qui seront mises en oeuvre dans de nombreux cas pratiques de télédétection et en analyse spatiale. Porté par des scientifiques de haut niveau de technicité, QGIS et outils génériques s'adresse aux étudiants (masters, écoles d’ingénieurs, doctorat), aux ingénieurs et aux chercheurs qui utilisent déjà des systèmes d’information géographique. En plus des textes, les lecteurs auront accès aux données et outils qui permettent la réalisation intégrale de toutes les démarches scientifiques décrites ainsi qu’aux copies d’écran de chaque fenêtre qui illustre les manipulations nécessaires à la réalisation des applications. Note de contenu : 1. Introduction à QGIS
2. Initiation aux outils GDAL sous QGIS
3. Logiciel GRASS dans QGIS
4. Utilisation des modules SAGA GIS dans QGIS
5. Utilisation des applications de l’Orfeo ToolBox
6. Diffusion d’une cartographie de l’occupation du sol en ligne LizMap
7. Deux extensions de QGIS pour des applications en santé : GeoHealth et QuickOSMNuméro de notice : 22860A Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89226 Voir aussi
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 2. QGIS et applications en agriculture et forêt / Nicolas Baghdadi (2018)
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 3. QGIS et applications en aménagement du territoire / Nicolas Baghdadi (2018)
- Utilisation de QGIS en télédétection, Volume 4. QGIS et applications en eau et risques / Nicolas Baghdadi (2018)
- QGIS in Remote Sensing, Volume 1. QGIS and generic tools / Nicolas Baghdadi (2018)
- Uso de QGIS en la teledetección, Vol. 1. QGIS y las herramientas genéricas / Nicolas Baghdadi (2020)
Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22860-01A 37.35 Livre Centre de documentation Géomatique Disponible A GIS-based fire spread simulator integrating a simplified physical wildland fire model and a wind field model / D. Prieto Herráez in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkLe FOSS4G Europe / Vincent Habchi in Géomatique expert, n° 118 (septembre - octobre 2017)PermalinkBurgon's expectation : ancient and new cartographic visualization for numismatic data and coin finds / A. Favretto in Cartographica, vol 52 n° 2 (Summer 2017)PermalinkAutomatisation de l’acquisition et du traitement des images Sentinel-2 pour le calcul d’indices de végétation aidant à la prévention des pics de paludisme à Madagascar / Charlotte Wolff (2017)PermalinkEtude et méthodes d'intégration et d'interaction de données 3D complexes type "nuages de points" vers un web SIG / Victor Lambert (2017)PermalinkPermalinkGeovisualisation of animated tides in coastal area with an OpenSource OpenGL platform / Antoine Masse (2016)PermalinkPermalinkPermalinkPlan oblique relief for web maps / Bernhard Jenny in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 5 (November 2015)Permalink