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Mining crowdsourced trajectory and geo-tagged data for spatial-semantic road map construction / Jincai Huang in Transactions in GIS, vol 26 n° 2 (April 2022)  

Public [article]  inTransactions in GIS > vol 26 n° 2 (April 2022) . - pp 735 - 754 Titre : Mining crowdsourced trajectory and geo-tagged data for spatial-semantic road map construction Type de document : Article/Communication Auteurs : Jincai Huang, Auteur ; Yunfei Zhang, Auteur ; Min Deng, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 735 - 754 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] base de données routières [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] carte routière [Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] données routières [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] information sémantique [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] navigation automobile [Termes IGN] vitesse [Termes IGN] Wuhan (Chine) Résumé : (auteur) The road map is a fundamental part of a spatial data infrastructure (SDI), and is widely applied in navigation, smart transportation, and mobile location services. Recently, with the ubiquity of positioning devices, crowdsourced trajectories have become a significant data resource for road map construction and updating. However, existing trajectory-based methods mainly place emphasis on extracting road geometry features and may ignore continuous updating of road semantic information. Hence, we propose a divide-and-conquer method to construct a spatial-semantic road map by incorporating multiple data sources (e.g., crowdsourced trajectories and geo-tagged data). The proposed method divides road map construction into two sub-tasks, road structure reconstruction and road attributes inference. The road structure reconstruction process starts to partition raw trajectory data into different cliques of roadways and road intersections, and then extracts various targeted road structures by analyzing the turning modes in different trajectory cliques. The road attributes inference process aims to infer three pieces of crucial semantic information about road speeds, turning rules, and road names from crowdsourced trajectories and geo-tagged data. The case studies in Wuhan were examined to illustrate that the proposed method can construct a routable road map with enhanced geometric structures and rich semantic information, providing a beneficial data solution for car navigation and SDI update. Numéro de notice : A2022-364 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1111/tgis.12879 Date de publication en ligne : 17/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12879 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100583 [article]

Going to the Finnish line / Hannu Heinonen in GEO: Geoconnexion international, vol 19 n° 6 (October 2020)

Public [article]  inGEO: Geoconnexion international > vol 19 n° 6 (October 2020) . - pp 36 - 37 Titre : Going to the Finnish line Type de document : Article/Communication Auteurs : Hannu Heinonen, Auteur ; Harald Teufelsbauer, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 36 - 37 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] base de données routières [Termes IGN] chaussée [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] Finlande [Termes IGN] réseau routier Résumé : (éditeur) Traditional surveying methods have resulted in a roads database full of errors in Fnland. Authors report on test to determine whether mobile laser scanning can provde more reliable and accurate data. Numéro de notice : A2020-865 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99258 [article]

Detecting 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)  

Public [article]  inComputers, Environment and Urban Systems > vol 77 (september 2019) Titre : Detecting and mapping traffic signs from Google Street View images using deep learning and GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : Andrew Campbell, Auteur ; Alan Both, Auteur ; Qian (Chayn) Sun, Auteur ; Qian (Chayn) Sun, Auteur Année de publication : 2019 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] base de données routières [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] feu de circulation [Termes IGN] gestion de trafic [Termes IGN] image Streetview [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] signalisation routière [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] trafic routier [Termes IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) Street traffic sign infrastructure remains an extremely difficult asset for local government to manage due to its diverse physical structure and geographical distribution. A spatial registrar of traffic infrastructure is currently a required component of local government councils' mandatory road management plans. Recent advancements of object detection technology in machine learning have presented an automated approach for the detection and classification of street signage captured by Google's Street View (GSV) imagery. This paper explores the possibility of using deep learning to produce an autonomous system for detecting traffic signs on GSV images to assist in traffic assets monitoring and maintenance. By leveraging Google's Street View API, this research offers an economic approach of building purposeful street sign computer vision datasets. A custom object detection model was trained to detect and classify Stop and Give Way signs from images captured at intersection approaches. Considering the output detected bounding box coordinates, photogrammetry approach was applied to calculate the approximate location of each detected sign in two-dimensional geographical space. The newly located and classified street signs can be combined with relevant spatial data for implementation into an asset management system. By combining GIS and the GSV API, the process is completely scalable to any level of street sign classification scope. The experiments conducted on the road network of study area recorded a detection accuracy of 95.63% and classification accuracy of 97.82%. Our proposed automated approach to the detection and localisation of street sign infrastructure has displayed a promising potential for its use by local government authorities. Our workflow can be used to detect other traffic signs and applied to other road sections and other cities. Of primary importance, this approach takes an entirely free and open-source approach throughout. The continuation of Google's Street View program will account for the spatiotemporal representation of street sign infrastructure for the ongoing maintenance and renewal programs of this valuable asset. Numéro de notice : A2019-412 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2019.101350 Date de publication en ligne : 07/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2019.101350 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93536 [article]

Urban impervious surface estimation from remote sensing and social data / Yan Yu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 84 n° 12 (December 2018)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 84 n° 12 (December 2018) . - pp 771 - 780 Titre : Urban impervious surface estimation from remote sensing and social data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yan Yu, Auteur ; Jun Li, Auteur ; Changyu Zhu, Auteur ; Antonio J. Plaza, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 771 - 780 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] analyse des mélanges spectraux [Termes IGN] base de données routières [Termes IGN] Canton (Kouangtoung) [Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] données vectorielles [Termes IGN] Google Maps [Termes IGN] image Landsat-8 [Termes IGN] image Landsat-OLI [Termes IGN] OpenStreetMap [Termes IGN] point d'intérêt [Termes IGN] régression multiple [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] surface imperméable [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) We propose an inspiring approach for accurate impervious surface estimation based on the integration of remote sensing and social data. The proposed approach exploits the strengths of two kind of heterogeneous features, i.e., physical features and social features, where the former ones are derived by a morphological attribute profiles-guided spectral mixture analysis model using remote sensing imagery, and the latter ones are obtained from the normalized kernel density of point of interest and vector road datasets. These two features are then integrated using a multivariable linear regression model to estimate impervious surfaces. The proposed method has been tested in the main urban area of Guangzhou, China, in pixel level and parcel level, respectively. The obtained results, with the overall RMSE of 10.98% and 10.90% for pixel level and parcel level, respectively, demonstrate the good performance of integrating remote sensing imagery and social data for mapping of urban impervious surface. Numéro de notice : A2018-549 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.84.12.771 Date de publication en ligne : 01/12/2018 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.84.12.771 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91622 [article]

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105-2018121	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible

Création d’un réseau routier Sapeurs-Pompiers / Maud Desjardins (2018) 

Public Titre : Création d’un réseau routier Sapeurs-Pompiers Type de document : Mémoire Auteurs : Maud Desjardins, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2018 Importance : 96 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle Ingénieur 2e année Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] ArcGIS [Termes IGN] base de données routières [Termes IGN] calcul d'itinéraire [Termes IGN] carte de zones isochrones [Termes IGN] mise à jour de base de données [Termes IGN] mobilité territoriale [Termes IGN] mobilité urbaine [Termes IGN] ModelBuilder [Termes IGN] Monaco [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] secours d'urgence [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] trafic urbain Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (auteur) Dans le cadre du développement de la ville intelligente dans la Principauté de Monaco, les systèmes d’informations géographiques (SIG) à la fois 2D et 3D sont en plein essor. Au sein du Corps des Sapeurs-Pompiers, ils permettent de centraliser les informations utiles aux secours, que ce soit en amont avec la prévention des risques, notamment pour les lieux touristiques et de concentration de population, mais aussi pour éviter les sur-accidents pendant les interventions. De plus, afin d’optimiser le départ des secours, un nouveau système d’alerte incluant le calcul d’itinéraires est actuellement en développement. Pour cela, un graphe routier, établi conjointement entre les Sapeurs-Pompiers et le gouvernement de Monaco à partir d’une base de données des voies de circulation de la Principauté, servira de référence. Son exhaustivité et sa précision permettront également d’analyser la mobilité sur le secteur d’intervention et de répondre à des problématiques Sapeurs-Pompiers opérationnelles. Note de contenu : Introduction 1- Création du réseau routier 2- Cartographie et analyse Conclusion Numéro de notice : 21811 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Corps des Sapeurs-Pompiers de Monaco Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91299

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21811-01	PROJET	Livre	Centre de documentation	Travaux d'élèves	Disponible

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Detection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest / Yann Méneroux (2018)    

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Valorisation des référentiels géographiques de Nanterre / Rémi Rouger (2018) 

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Matching authority and VGI road networks using an extended node-based matching algorithm / Ehsan Abdolmajidi in Geo-spatial Information Science, vol 18 n° 2 (August 2015)  

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Augmenting vehicle localization accuracy with cameras and 3D road infrastructure database / Lijun Wei (2015)  

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Cartographie routière navigable sur Tahiti : Référentiel routier / Anna Mouget (2014)

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EuroSDR project Commission 2, Mobile mapping - road environment mapping using mobile laser scanning / Harri Kaartinen (2013)

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Using snakes for the registration of topographic road database objects to ALS features / J. Göpfert in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 6 (November 2011)  

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Intégration d'infos-trafic temps réel dans un moteur de calcul d'itinéraires : Projet des élèves ingénieur de l'ENSG / Alexandre Pauthonnier in Géomatique expert, n° 81 (01/07/2011)  

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Quality assessment of the French OpenStreetMap dataset / Jean-François Girres in Transactions in GIS, vol 14 n° 4 (August 2010)  

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Affordance-based categorization of road network data using a grounded theory of channel networks / Simon Scheider in International journal of geographical information science IJGIS, vol 24 n°7-8 (july 2010)  

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