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An OD flow clustering method based on vector constraints: a case study for Beijing taxi origin-destination data / Xiaogang Guo in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 2 (February 2020)
[article]
Titre : An OD flow clustering method based on vector constraints: a case study for Beijing taxi origin-destination data Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaogang Guo, Auteur ; Zhijie Xu, Auteur ; Jianqin Zhang, Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] distance euclidienne
[Termes IGN] données de flux
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] erreur moyenne quadratique
[Termes IGN] origine - destination
[Termes IGN] Pékin (Chine)
[Termes IGN] regroupement de données
[Termes IGN] taxi
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) Origin-destination (OD) flow pattern mining is an important research method of urban dynamics, in which OD flow clustering analysis discovers the activity patterns of urban residents and mine the coupling relationship of urban subspace and dynamic causes. The existing flow clustering methods are limited by the spatial constraints of OD points, rely on the spatial similarity of geographical points, and lack in-depth analysis of high-dimensional flow characteristics, and therefore it is difficult to find irregular flow clusters. In this paper, we propose an OD flow clustering method based on vector constraints (ODFCVC), which defines OD flow event point and OD flow vector to express the spatial location relationship and geometric flow behavior characteristics of OD flow. First, the OD flow vector coordinate system is normalized by the Euclidean distance-based OD flow event point spatial clustering, and then the OD flow clusters with similar flow patterns are mined using adjusted cosine similarity-based OD flow vector feature clustering. The transformation of OD data from point set space to vector space is realized by constraining the vector coordinate system and vector similarity through two-step clustering, which simplifies the calculation of high-dimensional similarity of OD flow and helps mining representative OD flow clusters in flow space. Due to the OD flow cluster property, the k-means algorithm is selected as the basic clustering logic in the two-step clustering method, and a sum of squared error perceptually important points algorithm considering silhouette coefficients (SSEPIP) is adopted to automatically extract the optimal cluster number without defining any parameters. Tested by origin-destination flow data in Beijing, China, new traffic flow communities based on traffic hubs are obtained by using the ODFCVC method, and irregular traffic flow clusters (including cluster mode, divergence mode, and convergence mode) with representative travel trends are found. Numéro de notice : A2020-114 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9020128 Date de publication en ligne : 22/02/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9020128 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94720
in ISPRS International journal of geo-information > vol 9 n° 2 (February 2020)[article]Assessing public transit performance using real-time data: spatiotemporal patterns of bus operation delays in Columbus, Ohio, USA / Yongha Park in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 2 (February 2020)
[article]
Titre : Assessing public transit performance using real-time data: spatiotemporal patterns of bus operation delays in Columbus, Ohio, USA Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongha Park, Auteur ; Jerry Mount, Auteur ; Luyu Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 367 - 392 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] base de données spatiotemporelles
[Termes IGN] Colombus (Ohio)
[Termes IGN] diffusion de données
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] interface web
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] réseau de transport
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] transport publicRésumé : (auteur) Public transit vehicles such as buses operate within shared transportation networks subject to dynamic conditions and disruptions such as traffic congestion. The operational delays caused by these conditions can propagate downstream through scheduled transit routes, affecting system performance beyond the initial delay. This paper develops an approach to measuring and assessing vehicle delay propagation in public transit systems. We fuse data on scheduled bus service with real-time vehicle location data to measure the originating, cascading and recovery locations of delay events across space with respect to time. We integrate the resulting patterns to construct stop-specific delay propagation networks. We also analyze the spatiotemporal patterns of propagating delays using parameters such as 1) transit line-based network distance, 2) total propagating delay size, and 3) distance decay. We apply our methodology using publicly available schedule and real-time location data from the Central Ohio Transit Authority (COTA) public bus system in Columbus, Ohio, USA. We find that delay initiation is spatially and temporally uneven, concentrating on specific stops in downtown and specific suburban locations. Core stops play a critical role in propagating delays to a wide range of connected stops, eventually having a disproportional impact on the on-time performance of the bus system. Numéro de notice : A2020-030 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1608997 Date de publication en ligne : 30/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1608997 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94485
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 2 (February 2020) . - pp 367 - 392[article]
Titre : Artificial intelligence applications to smart city and smart enterprise Type de document : Monographie Auteurs : Donato Impedovo, Éditeur scientifique ; Giuseppe Pirlo, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 374 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03936-438-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] gestion urbaine
[Termes IGN] Inférence floue
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] ville intelligente
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (éditeur) Smart cities operate under more resource-efficient management and economy than ordinary cities. As such, advanced business models have emerged around smart cities, which led to the creation of smart enterprises and organizations that depend on advanced technologies. This book includes 21 selected and peer-reviewed articles contributed in the wide spectrum of artificial intelligence applications to smart cities. Chapters refer to the following areas of interest: vehicular traffic prediction, social big data analysis, smart city management, driving and routing, localization, safety, health, and life quality. Note de contenu : 1- Artificial intelligence applications to smart city and smart enterprise
2- Global spatial-temporal graph convolutional network for urban traffic speed prediction
3- TrafficWave: Generative deep learning architecture for vehicular traffic flow prediction
4- Grassmann manifold based state analysis method of traffic surveillance video
5- Improved spatio-temporal residual networks for bus traffic flow prediction
6- Sehaa: A big data analytics tool for healthcare symptoms and diseases detection using Twitter, Apache Spark, and machine learning
7- Smart cities big data algorithms for sensors location
8- Managing a smart city integrated model through smart program management
9- Conceptual framework of an intelligent decision support system for smart city
disaster management
10- Vision-based potential pedestrian risk analysis on unsignalized crosswalk using data mining techniques
11- Development of deep learning based human-centered threat assessment for application to automated driving vehicle
12- Modeling and solution of the routing problem in vehicular Delay-Tolerant networks: A dual, deep learning perspective
13- “Texting & Driving” detection using deep convolutional neural networks
14- Deep learning system for vehicular re-routing and congestion avoidance
15- Identifying foreign tourists’ nationality from mobility traces via LSTM neural network and location embeddings
16- Feature adaptive and cyclic dynamic learning based on infinite term memory extreme learning machine
17- LSTM DSS automatism and dataset optimization for diabetes prediction
18- Convolutional models for the detection of firearms in surveillance videos
19- PARNet: A joint loss function and dynamic weights network for pedestrian semantic attributes recognition of smart surveillance image
20- Supervised machine-learning predictive analytics for national quality of life scoring
21- Bacterial foraging-based algorithm for optimizing the powerGeneration of an isolated microgrid
22- Optimizgtion of EPB shield performance with adaptive neuro-fuzzy inference system and Genetic algorithmNuméro de notice : 28448 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03936-438-1 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03936-438-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98929
Titre : Spatial big data, BIM and advanced GIS for smart transformation Type de document : Monographie Auteurs : Sara Shirowzhan, Éditeur scientifique ; Willie Tan, Éditeur scientifique ; Samad R.E. Sepasgozar, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 166 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03936-031-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] cycliste
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] modèle orienté agent
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] réseau ferroviaire
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] secours d'urgence
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] téléphone intelligent
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] ville intelligenteRésumé : (éditeur) This book covers a range of topics including selective technologies and algorithms that can potentially contribute to developing an intelligent environment and smarter cities. While the connectivity and efficiency of smart cities is important, the analysis of the impact of construction development and large projects in the city is crucial to decision and policy makers, before the project is approved. This book also presents an agenda for future investigations to address the need for advanced tools such as mobile scanners, Geospatial Artificial Intelligence, Unmanned Aerial Vehicles, Geospatial Augmented Reality apps, Light Detection, and Ranging in smart cities. Some of selected specific tools presented in this book are as a simulator for improving the smart parking practices by modelling drivers with activity plans, a bike optimization algorithm to increase the efficiency of bike stations, an agent-based model simulation of human mobility with the use of mobile phone datasets. In addition, this book describes the use of numerical methods to match the network demand and supply of bicycles, investigate the distribution of railways using different indicators, presents a novel algorithm of direction-aware continuous moving K-nearest neighbor queries in road networks, and presents an efficient staged evacuation planning algorithm for multi-exit buildings. Note de contenu : 1- Digital twin and cyberGIS for improving connectivity and measuring the impact of infrastructure construction planning in smart cities
2- An efficient staged evacuation planning algorithm applied to multi-exit buildings
3- A hybrid framework for high-performance modeling of three-dimensional pipe networks
4- Direction-aware continuous moving K-nearest-neighbor query in road networks
5- The distribution pattern of the railway network in China at the county level
6- Data-driven bicycle network analysis based on traditional counting methods and GPS traces from smartphone
7- An agent-based model simulation of human mobility based on mobile phone data: How commuting relates to congestion
8- Heuristic bike optimization algorithm to improve usage efficiency of the station-free bike sharing system in Shenzhen, China
9- An occupancy simulator for a smart parking system: Developmental design and experimental considerationsNuméro de notice : 28440 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03936-031-4 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03936-031-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98877
Titre : WeCount, le trafic compté par les citoyens Type de document : Mémoire Auteurs : Victor Oxombre, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 34 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bicyclette
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de piéton
[Termes IGN] Dublin (Irlande ; ville)
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] Raspberry Pi
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’objectif principal du projet Européen WeCount est d’optimiser le processus de comptage du trafic en direct en dotant les communautés locales de capteurs à faible coût. Le projet fournira aux communautés locales de 5 villes Européennes des capteurs entièrement automatisés, appelés Telraam, capables de compter les voitures, les piétons, les vélos et les véhicules lourds. Le Spatial Dynamics Lab a pour mission d’impliquer les communautés locales dans des activités de science citoyenne avec le capteur dans les rues de Dublin. Mon superviseur Mr Francesco PILLA, le directeur du laboratoire, souhaite apporter des améliorations sur le capteur. Ces modifications permettront d’avoir un comptage durant la journée et la nuit, et une meilleure qualité de comptage. Ainsi, des données plus significatives sur le trafic en direct seront envoyées au gouvernement local. Pour cela, une étude documentaire sera effectuée sur la possibilité de détecter des objets de nuit. Ensuite, la faisabilité pratique de la théorie sera étudiée. Enfin, une plate-forme de visualisation locale sera mise en place. Note de contenu : Introduction
1. Détection d’objets par la caméra et installation
1.1 Détection d’objets en vidéo
1.2 Choix de caméra
1.3 Installation du capteur
2. Comptage avec le Telraam
2.1 Détection et traçage d’objets du Telraam
2.2 Adaptation à une caméra infrarouge
2.3 Détection de nuit
3. Version locale de Kepler.gl
3.1 Principe de Kepler.gl
3.2 React et Redux
3.3 Site obtenu
ConclusionNuméro de notice : 26354 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Spatial Dynamics Lab Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95785 Documents numériques
peut être téléchargé
WeCount, le trafic compté par les citoyens - pdf auteurAdobe Acrobat PDF A reliable traffic prediction approach for bike‐sharing system by exploiting rich information with temporal link prediction strategy / Yan Zhou in Transactions in GIS, Vol 23 n° 5 (October 2019)PermalinkA space-time varying graph for modelling places and events in a network / Ikechukwu Maduako in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)PermalinkDetecting and mapping traffic signs from Google Street View images using deep learning and GIS / Andrew Campbell in Computers, Environment and Urban Systems, vol 77 (september 2019)PermalinkPavement marking retroreflectivity estimation and evaluation using mobile Lidar data / Erzhuo Che in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 8 (August 2019)PermalinkAutomatisation du traitement de données "mobile mapping" : extraction d'éléments linéaires et ponctuels / Loïc Elsholz in XYZ, n° 159 (juin 2019)PermalinkAnalyse spatiotemporelle des tournées de livraison d’une entreprise de livraison à domicile / Khaled Belhassine in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 2 (avril - juin 2019)PermalinkEmbedding road networks and travel time into distance metrics for urban modelling / Henry Crosby in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)PermalinkA methodology with a distributed algorithm for large-scale trajectory distribution prediction / QiuLei Guo in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)PermalinkAnalyse d’images par méthode de Deep Learning appliquée au contexte routier en conditions météorologiques dégradées / Khouloud Dahmane (2019)PermalinkMéthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)Permalink