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Adaptation d'un algorithme SLAM pour la vision panoramique multi-expositions dans des scènes à haute gamme dynamique / Eva Goichon (2022)
Titre : Adaptation d'un algorithme SLAM pour la vision panoramique multi-expositions dans des scènes à haute gamme dynamique Type de document : Mémoire Auteurs : Eva Goichon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2022 Importance : 52 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de soutenance de Diplôme d’Ingénieur INSALangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] image panoramique
[Termes IGN] vision monoculaire
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] vision stéréoscopiqueIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) La Localisation et Cartographie Simultanées basée vision (SLAM) en robotique est bien établie mais trouve encore ses limites en environnement à grande gamme dynamique où les images acquises souffrent de sur- et sous-expositions. Ce travail s’appuie sur l’utilisation de caméras originales capables d’acquérir plusieurs expositions différentes simultanément en une image panoramique multiple pour limiter les saturations. Il en adapte les images et le modèle de projection en vue d’exploiter ces caméras dans le SLAM multi-caméra MCPTAM, initialement conçu pour des données différentes. Ce travail a permis de mettre en lumière les difficultés de MCPTAM dans les virages mais donne de meilleurs résultats avec des expositions multiples. Note de contenu : 1- Introduction
2- State-of-the-art
3- Description of methods used
4- Results
ConclusionNuméro de notice : 24092 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : JRL (AIST-CNRS) / IRISA Rennes En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4672/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102562
Titre : AlpineBends – A benchmark for deep learning-based generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Azelle Courtial , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Xiang Zhang, Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2022 Collection : Abstracts of the ICA num. 4 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ICA 2021, 24th ICA Workshop on Map Generalisation and Multiple Representation 13/12/2021 13/12/2021 Florence Italie OA Proceedings Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] test de performance
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) [début] Raster-based map generalization is nowadays anecdotal, as most generalization operations are performed using vector data. Vectors describe the shape of each object in the map using a set of coordinates; thus, the object delimitation is directly accessible, and the topology and distance-based relations are easy to compute. On the contrary, rasters represent a map as an image, a grid of pixel covers the target area, and each pixel is characterised by a value. This representation does not explicitly model the boundary/shape of geographic objects and the relations between them. However, the emergence of the image-based deep learning techniques has shown an ability to process images of geographic information. The question of their adaptation for map generalization is a trendy subject: road (Courtial et al. 2020), building (Feng et al. 2019) and coastline (Du et al. 2021) generalization have been explored in recent years. Common methods for evaluating these techniques seems to be necessary for the comparison and development of this field. Numéro de notice : C2021-067 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-abs-4-1-2022 Date de publication en ligne : 14/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-abs-4-1-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99535
Titre : Analyse cartographique et statistique de déploiements mobiles Type de document : Mémoire Auteurs : Charles Laverdure, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 54 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de stage de fin d’études Cycle des Ingénieurs diplômés de l’ENSG 3ème année, TSILangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] application web
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] base de données
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] fréquence
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] téléphonie mobile
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : MTSI Mémoires du Master Technologies des Systèmes d'Information Résumé : (auteur) La Direction Mobile et Innovation (DMI) se concentre sur la régulation des technologies mobiles au sein de l’Autorité de Régulation des Communications Electroniques, des Postes et de la distribution de la Presse (ARCEP). Dans cette direction, l’Unité Couverture et Investissements Mobiles (UCIM) s’occupe de la régulation technique des obligations des opérateurs de téléphonie mobile en France (métropole et outre-mer). Les services des réseaux mobiles se décomposent en un service « voix » (appels, SMS. . .) et un service « données » (internet mobile : web, streaming, jeux. . .) avec une importance de plus en plus élevée pour le deuxième. L’UCIM est chargée de produire de la donnée ou d’analyser les données des opérateurs. Cela permet de statuer sur le respect des engagements des opérateurs vis-à-vis des législations mises en place par l’Etat français et de proposer de nouveaux textes. Mon stage s’inscrit dans une phase d’automatisation, de standardisation et d’interprétation des données géoréférencées liées aux déploiements mobiles et à leur utilisation en France. Ce stage se décompose en plusieurs projets courts rendus de manière continuelle. Ce rapport présentera quatre projets choisis pour leurs diversités de sujets et de technologies employées. Dans un premier temps, la création d’outils de « data visualisation ». Ces outils permettent aux agents de l’ARCEP d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin d’une manière visuelle et paramétrable. Ils sont utilisés afin de s’informer ou d’effectuer un travail de suivi. On retrouve un outil de suivi des enquêtes de qualité de service et un outil de suivi de l’avancée d’un programme d’état destiné à mieux couvrir en 4G la population. Dans un second temps, mon stage s’est composé d’une phase plus exploratoire. En travaillant sur des projets transverses, j’ai pu recouper différents types de données afin de mettre en lumière des pistes de travail pouvant être réutilisées dans le futur. On y retrouve une étude prédictive de déploiements optimaux de sites mobiles dans le cadre d’un programme d’état et une étude sur le rapport entre qualité de service pour l’utilisateur et capacité de transfert de données disponibles. Note de contenu :
Introduction
1- Contexte et objectifs du stage
2- Outils de suivi et de contrôle
3- Analyse des déploiements
4- Retour d’expérience et continuité
ConclusionNuméro de notice : 29014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de fin d'études IT Organisme de stage : ARCEP Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101747 Documents numériques
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Analyse cartographique... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF Analysis of pedestrian movements and gestures using an on-board camera to predict their intentions / Joseph Gesnouin (2022)
Titre : Analysis of pedestrian movements and gestures using an on-board camera to predict their intentions Titre original : Analyse des mouvements et gestes des piétons via caméra embarquée pour la prédiction de leurs intentions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Joseph Gesnouin, Auteur ; Fabien Moutarde, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2022 Importance : 171 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat de l'Université Paris Sciences et Lettres, Préparée à MINES ParisTech, Spécialité
Informatique temps réel, robotique et automatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] attention (apprentissage automatique)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] reconnaissance de gestes
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] squelettisation
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The autonomous vehicle (AV) is a major challenge for the mobility of tomorrow. Progress is being made every day to achieve it; however, many problems remain to be solved to achieve a safe outcome for the most vulnerable road users (VRUs). One of the major challenge faced by AVs is the ability to efficiently drive in urban environments. Such a task requires interactions between autonomous vehicles and VRUs to resolve traffic ambiguities. In order to interact with VRUs, AVs must be able to understand their intentions and predict their incoming actions. In this dissertation, our work revolves around machine learning technology as a way to understand and predict human behaviour from visual signals and more specifically pose kinematics. Our goal is to propose an assistance system to the AV that is lightweight, scene-agnostic that could be easily implemented in any embedded devices with real-time constraints. Firstly, in the gesture and action recognition domain, we study and introduce different representations for pose kinematics, based on deep learning models as a way to efficiently leverage their spatial and temporal components while staying in an euclidean grid-space. Secondly, in the autonomous driving domain, we show that it is possible to link the posture, the walking attitude and the future behaviours of the protagonists of a scene without using the contextual information of the scene (zebra crossing, traffic light...). This allowed us to divide by a factor of 20 the inference speed of existing approaches for pedestrian intention prediction while keeping the same prediction robustness. Finally, we assess the generalization capabilities of pedestrian crossing predictors and show that the classical train-test sets evaluation for pedestrian crossing prediction, i.e., models being trained and tested on the same dataset, is not sufficient to efficiently compare nor conclude anything about their applicability in a real-world scenario. To make the research field more sustainable and representative of the real advances to come. We propose new protocols and metrics based on uncertainty estimates under domain-shift in order to reach the end-goal of pedestrian crossing behavior predictors: vehicle implementation. Note de contenu : 1- Introduction
2- Human activity recognition with pose-driven deep learning models
3- From action recognition to pedestrian discrete intention prediction
4- Assessing the generalization of pedestrian crossing predictors
5- ConclusionNuméro de notice : 24066 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique temps réel, robotique et automatique : Paris Sciences et Lettres : 2022 DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03813520 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102091
Titre : Applications of multi-image remote sensing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Roger Mari Molas, Auteur ; Gabriele Facciolo, Directeur de thèse ; Enric Meinhardt-Llopis, Directeur de thèse Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2022 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l’Université Paris-Saclay, spécialité Mathématiques AppliquéesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] compensation par faisceaux
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modèle par fonctions rationnelles
[Termes IGN] modèle stéréoscopique
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] reconstruction 3DIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) This thesis studies the problem of 3D reconstruction from a collection of high-resolution satellite images. Satellite multi-view 3D reconstruction requires a very fine control of the acquisition geometry, in order to guarantee the consistency of altitude estimates obtained from different views. The first part of the thesis is therefore devoted to the optimization of the mathematical representation of the acquisition geometry, which usually takes the form of RPC camera models. We propose a bundle adjustment methodology that maximizes the geometric consistency between a set of satellite views and the associated RPC cameras. This methodology incorporates an RPC estimation algorithm that allows the direct composition of the original unrefined models with corrective transformations, without using approximate intermediate representations. The second part of the thesis presents different practical applications of multi-image remote sensing, most of which benefit from the consistency control of the acquisition geometry. The different methods concern the following topics: the detection of volume changes on the Earth's surface across different dates; the geometrically consistent generation of large-scale mosaics built from smaller satellite images; a neural rendering network (NeRF) capable of learning the geometry of a satellite scene in a self-supervised manner and also of synthesizing new realistic views, with the ability to distinguish shadows and transient objects from permanent structures; and a comparison between classic algorithms and supervised deep learning networks for dense stereo matching. As a result, this thesis describes a variety of cutting-edge ideas on the exploitation of optical satellite images that have the potential to improve activities related to large-scale land surface knowledge, such as surveillance, urban planning or natural resource management. The presented methods are evaluated with high-resolution images from the WorldView-3 and SkySat constellations. The implementation of most methods is also released as open-source Python code. Note de contenu : 1- Introduction
2- Introduction (en français)
Part I. Geometric modeling of multi-view satellite imagery
3- Geolocation correction methods for satellite multi-view stereo
4- Bundle adjustment of RPC camera models
5- Robust RPC camera modeling
Part II. Applications of multi-view satellite imagery
6- Automatic stockpile volume monitoring
7- Perfect sensor localization for push-frame image stitching
8- Satellite NeRF
9- Disparity estimation network
10- ConclusionNuméro de notice : 24100 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques Appliquées : Saclay : 2022 Organisme de stage : Centre Borelli (Saclay) DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2022UPASM045 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102575 Apprentissage profond pour l'imagerie SAR : du débruitage à l'interprétation de scène / Emanuele Dalsasso (2022)PermalinkApprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques / Jean-Yves Franceschi (2022)PermalinkAutomatic identification of addresses: A systematic literature review / Paula Cruz in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 1 (January 2022)PermalinkA benchmark of named entity recognition approaches in historical documents : application to 19th century French directories / Nathalie Abadie (2022)PermalinkBuyTheDips : PathLoss for improved topology-preserving deep learning-based image segmentation / Minh On Vu Ngoc (2022)PermalinkCaractérisation de la ville du futur dans des corpus de science-fiction et de fiction climatique / Sami Guembour (2022)PermalinkClassification of mediterranean shrub species from UAV point clouds / Juan Pedro Carbonell-Rivera in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)PermalinkCombining a class-weighted algorithm and machine learning models in landslide susceptibility mapping: A case study of Wanzhou section of the Three Gorges Reservoir, China / Huijuan Zhang in Computers & geosciences, vol 158 (January 2022)PermalinkConstruction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique / Houssayn Meriche (2022)PermalinkContribution to object extraction in cartography : A novel deep learning-based solution to recognise, segment and post-process the road transport network as a continuous geospatial element in high-resolution aerial orthoimagery / Calimanut-Ionut Cira (2022)Permalink