Centre de documentation
scientifique

An unsupervised framework for extracting multilane roads from OpenStreetMap / Kunkun Wu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 36 n° 11 (November 2022)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 36 n° 11 (November 2022) . - pp 2322 - 2344 Titre : An unsupervised framework for extracting multilane roads from OpenStreetMap Type de document : Article/Communication Auteurs : Kunkun Wu, Auteur ; Zhong Xie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2322 - 2344 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] apprentissage non-dirigé [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] extraction du réseau routier [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] polygone [Termes IGN] regroupement de pics de densité [Termes IGN] route [Termes IGN] segment de droite [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Multilane roads are a set of approximately parallel line segments representing the same road in large-scale vector maps. They must be extracted first in cartographic generalization. There are numerous multilane roads in the easily accessible OpenStreetMap (OSM) dataset. For this dataset, polygon-based methods have achieved state-of-the-art performance. However, traditional polygon-based methods usually rely on manually labeled data, which means they are time-consuming and labor-intensive. To address this problem, an unsupervised framework for extracting multilane roads is proposed in this study. Road segments were first grouped to form the road polygons. A set of shape descriptors was formulated to reduce the dimensions of individual road polygons into conceptual points. Next, dimensional shape descriptors were standardized using logarithmic standardization. The density peaks clustering (DPC) algorithm was employed to classify these points. Then, cluster tags were identified manually to recognize which clusters represent multilane polygons. Finally, post-processing learning from the concept of assimilation is proposed to fill holes and remove islands. Experiments were conducted to extract multilane roads with datasets from three cities: Wuhan, Beijing and Munich. The experimental results show that the proposed framework effectively extracted multilane roads without any labels with accuracy levels comparable to those of supervised methods. Numéro de notice : A2022-797 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2107208 Date de publication en ligne : 05/08/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2107208 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101956 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2022111	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

A map matching-based method for electric vehicle charging station placement at directional road segment level / Zhoulin Yu in Sustainable Cities and Society, vol 84 (September 2022)  

Public [article]  inSustainable Cities and Society > vol 84 (September 2022) . - n° 103987 Titre : A map matching-based method for electric vehicle charging station placement at directional road segment level Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhoulin Yu, Auteur ; Zhouhao Wu, Auteur ; Qihui Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 103987 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] analyse multicritère [Termes IGN] appariement de cartes [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] segment de droite [Termes IGN] station [Termes IGN] véhicule électrique [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) This paper proposes a method for electric vehicle charging station (EVCS) placement problem at the directional road segment (DRS) level for large urban road networks, which integrates a multi-criteria decision-making model with a new map matching technique called “segment-wise matching based on MRI”. The charging demand of DRS is estimated based on a novel prediction method which considers the arrival trips and the variation of charging demand for different trip purposes. Traffic attributes, charging demand attributes, and land price are incorporated into the TOPSIS model to determine the optimal EVCS placement. Finally, the proposed method is demonstrated using the road network of Xi'an in China as a case study. The results show the proposed method can be well applied to the EVCS placement problem at the DRS level for large-scale urban road networks. It is found that EVCS installation potentials of road segments approximately follow a normal distribution. The road segments with a high installation potential exhibit regional clustering characteristics due to the level of well-developed land use in the surrounding area. Sensitivity analyses suggest that it is important to include multiple criteria for modeling the EVCS placement problem and that traffic speed and arrival trips are key factors. Numéro de notice : A2022-545 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.scs.2022.103987 Date de publication en ligne : 04/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.103987 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101119 [article]

A 3D segments based algorithm for heterogeneous data registration / Rahima Djahel (2022)  

Public Titre : A 3D segments based algorithm for heterogeneous data registration Type de document : Article/Communication Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Pascal Monasse, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2022 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B1 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2022, Commission 1, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 129 - 136 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] algorithme du recuit simulé [Termes IGN] données hétérogènes [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] orthoimage [Termes IGN] Ransac (algorithme) [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] segment de droite [Termes IGN] superposition de données Résumé : (auteur) Combining image and LiDAR draws increasing interest in surface reconstruction, city and building modeling for constructing 3D virtual reality models because of their complementary nature. However, to gain from this complementarity, these data sources must be precisely registered. In this paper, we propose a new primitive based registration algorithm that takes 3D segments as features. The objective of the proposed algorithm is to register heterogeneous data. The heterogeneity is both in data type (image and LiDAR) and acquisition platform (terrestrial and aerial). Our algorithm starts by extracting 3D segments from LiDAR and image data with state of the art algorithms. Then it clusters the 3D segments of each data according to their directions. The obtained clusters are associated to find possible rotations, then 3D segments from associated clusters are matched in order to find the translation and scale factor minimizing a distance criteria between the two sets of 3D segments. Two optimizers (simulated annealing and RANSAC) are tested to minimize this distance criterion, first on synthetic data, then on real data. The experiments carried out demonstrate the robustness and speed of RANSAC compared to simulated annealing. Numéro de notice : C2022-018 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-129-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-129-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100844

Detecting openings for indoor/outdoor registration / Rahima Djahel (2022)  

Public Titre : Detecting openings for indoor/outdoor registration Type de document : Article/Communication Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Pascal Monasse, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2022 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B1 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2022, Commission 1, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 177 - 184 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] lancer de rayons [Termes IGN] ouverture (bâtiment) [Termes IGN] Ransac (algorithme) [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] segment de droite [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] superposition de données Résumé : (auteur) Indoor/Outdoor modeling of buildings is an important issue in the field of building life cycle management. It is seen as a joint process where the two aspects collaborate to take advantage of their semantic and geometric complementary. This global approach will allow a more complete, correct, precise and coherent reconstruction of the buildings. The first issue of such modeling is thus to precisely register this data. The lack of overlap between indoor and outdoor data is the most encountered obstacle, more so when both data sets are acquired separately and using different types of sensors. As an opening in the façade is the unique common entity that can be seen from inside and outside, it can help the registration of indoor and outdoor point clouds. So it must be automatically, accurately and efficiently extracted. In this paper, we start by proposing a very efficient algorithm to detect openings with great precision in both indoor and outdoor scans. Afterwards, we integrate them in a registration framework. As an opening is defined by a rectangular shape composed of four segments, two horizontal and two vertical, we can write our registration problem as a minimization of a global robust distance between two segment sets and propose a robust approach to minimize this distance using the RANSAC paradigm. Numéro de notice : C2022-023 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-177-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-177-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100849

Registration of heterogenous data for urban modeling / Rahima Djahel (2022)  

Public Titre : Registration of heterogenous data for urban modeling Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Pascal Monasse, Directeur de thèse ; Bruno Vallet , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole des Ponts ParisTech Année de publication : 2022 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Importance : 160 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse soutenue pour obtenir le grade de Docteur à l'École des Ponts ParisTech, spécialité Informatique Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] données hétérogènes [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] espace intérieur [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] primitive géométrique [Termes IGN] Ransac (algorithme) [Termes IGN] recalage d'image [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] segment de droite Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse fait partie du projet Modelisation Intérieur/Extérieur de Bâtiments (BIOM) qui vise à la modélisation automatique et simultanée de l’intérieur et de l’extérieur de bâtiments à partir de données hétérogènes. L'hétérogénéité est à la fois dans le type de données (image et Light Detection and Ranging (LiDAR)) et la plate-forme d'acquisition: acquisition terrestre intérieure/extérieure ou aérienne. Le premier enjeu d'une telle modélisation est donc de recaler précisément ces données. Les travaux menés ont confirmé que l'environnement et le type de données conditionnent le choix de l'algorithme de recalage. Notre contribution consiste à exploiter les propriétés fondamentales des données et des plateformes d'acquisition afin de proposer des solutions potentielles à tous les problèmes de recalage rencontrés par le projet. Comme dans un environnement de bâtiments la plupart des objets sont composés de primitives géométriques (polygones planaires, lignes droites, ouvertures), nous avons choisi d'introduire des algorithmes de recalage reposant sur ces primitives. L'idée de base de ces algorithmes consiste en la définition d'une énergie globale entre les primitives extraites à partir des jeux de données à recaler et la proposition d'une méthode robuste pour optimiser cette énergie basée sur le paradigme RANSAC. Notre contribution va de la proposition de méthodes robustes pour extraire les primitives sélectionnées à l'intégration de ces primitives dans un cadre de recalage efficace. Nos solutions ont dépassé les limites des algorithmes existants et ont prouvé leur efficacité pour résoudre les problèmes rencontrés par le projet, tels que le recalage intérieur/extérieur, le recalage d'image/LiDAR et le recalage aérien/terrestre. Note de contenu : 1. Context and research problem 1.1 Introduction 1.2 BIOM project 1.3 Objectives 1.4 Building Information Modeling 1.5 Registration problem 1.6 Images registration 1.7 Point clouds registration 1.8 Contributions 1.9 Thesis outline 1.10 Publication List 2. Data description 2.1 Introduction 2.2 Image data 2.3 LiDAR data 2.4 Conclusion 3. Primitives detection 3.1 Introduction 3.2 Classification of primitives extraction methods 3.3 Performance evaluation 3.4 Planar polygons extraction 3.5 3D line segment detection from LIDAR data 3.6 3D lines segments detection and reconstruction from image data 3.7 Openings detection 3.8 Conclusion 4. Indoor/Outdoor Registration 4.1 Introduction 4.2 State of the art 4.3 Data 4.4 Planar polygons based registration 4.5 Openings based registration 4.6 Hybrid solution 4.7 Conclusion 5. Image/LiDAR data Registration 104 5.1 Introduction 5.2 State of the art 5.3 Overview and contributions 5.4 3D Segment Extraction 5.5 3D segments based registration 5.6 Iterative Closest Line (ICL) 5.7 Evaluation and discussion 5.8 Conclusion 6. Aerial/Terrestrial registration 6.1 Introduction 6.2 State of the art 6.3 3D segment extraction from heterogeneous image data 6.4 3D segments based algorithm adaptation 6.5 Evaluation and discussion 6.6 Conclusion 7. Conclusion 7.1 Contributions 7.2 Future work Appendices A. Implementation B. MLSD Improvement Numéro de notice : 26842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : ENPC : 2022 Organisme de stage : Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge LIGM nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 30/08/2022 En ligne : https://pastel.hal.science/tel-03764907/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101526

Low level feature detection in SAR images / Chenguang Liu (2020)  

Permalink

Structure from motion with line segments under relaxed endpoint constraints / Branislav Micusik in International journal of computer vision, vol 124 n° 1 (August 2017)  

Permalink

Absolute orientation based on line coordinates / Qing H. Sheng in Photogrammetric record, vol 32 n° 157 (March - May 2017)  

Permalink

Modeling spatiotemporal topological relationships between moving object trajectories along road networks based on region connection calculus / Linbing Ma in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 4 (September 2016)  

Permalink

Indoor navigation of mobile robots based on visual memory and image-based visual servoing / Suman Raj Bista (2016)  

Permalink

Recalage rigide de relevés laser par mise en correspondance robuste basée sur des segments / Martyna Poreba in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 207 (Juillet 2014)  

Permalink

Line segment confidence region-based string matching method for map conflation / Yong Huh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 78 (April 2013)  

Permalink

Ableitung von Bewegungsstrategien zur automatisierten, vollständigen Vermessung von Innerraumszenen auf autonom navigierender Plattform / Alexander Fietz (2012)  

Permalink

Pratiques spatiales des populations animales : analyses par les trajectoires / Elodie Buard (2011) 

Permalink

SIG et cartographie pour MacIntosh / Anonyme in Géomatique expert, n° 71 (octobre - novembre 2009)

Permalink