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Pyramid scene parsing network in 3D: Improving semantic segmentation of point clouds with multi-scale contextual information / Hao Fang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 154 (August 2019) . - pp 246 - 258 Titre : Pyramid scene parsing network in 3D: Improving semantic segmentation of point clouds with multi-scale contextual information Type de document : Article/Communication Auteurs : Hao Fang, Auteur ; Florent Lafarge, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 246 - 258 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] compréhension de l'image [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] prise en compte du contexte [Termes descripteurs IGN] représentation multiple [Termes descripteurs IGN] scène [Termes descripteurs IGN] scène intérieure [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (Auteur) Analyzing and extracting geometric features from 3D data is a fundamental step in 3D scene understanding. Recent works demonstrated that deep learning architectures can operate directly on raw point clouds, i.e. without the use of intermediate grid-like structures. These architectures are however not designed to encode contextual information in-between objects efficiently. Inspired by a global feature aggregation algorithm designed for images (Zhao et al., 2017), we propose a 3D pyramid module to enrich pointwise features with multi-scale contextual information. Our module can be easily coupled with 3D semantic segmentation methods operating on 3D point clouds. We evaluated our method on three large scale datasets with four baseline models. Experimental results show that the use of enriched features brings significant improvements to the semantic segmentation of indoor and outdoor scenes. Numéro de notice : A2019-271 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.06.010 date de publication en ligne : 01/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.06.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93089 [article]

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Multiscale cartographic visualization of harmonized datasets / Peter Kunz in International journal of cartography, vol 5 n° 2-3 (July - November 2019)  

Public [article]  inInternational journal of cartography > vol 5 n° 2-3 (July - November 2019) . - pp 178 - 194 Titre : Multiscale cartographic visualization of harmonized datasets Type de document : Article/Communication Auteurs : Peter Kunz, Auteur ; Joachim Bobrich, Auteur Congrès : Congrès: ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA Mapping everything for everyone (15 - 20 juillet 2019; Tokyo, Japon) , Commanditaire Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 178 - 194 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] Allemagne [Termes descripteurs IGN] cartographie topographique [Termes descripteurs IGN] échelle cartographique [Termes descripteurs IGN] geoportail [Termes descripteurs IGN] intégration de données [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] PostGIS [Termes descripteurs IGN] représentation multiple [Termes descripteurs IGN] stockage de données [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (Auteur) With the product TopPlusOpen, the Federal Agency for Cartography and Geodesy (BKG) has for the first time provided a freely accessible web map, which is based entirely on open or free data sources. For this purpose, the BKG processed and combined many different data sources in order to achieve the best possible map presentation. Among others, free official spatial data of the Federal Government and the Open Data states Berlin, Hamburg, North Rhine-Westphalia and Thuringia are presented in the product. Furthermore, Brandenburg, Mecklenburg-Western Pomerania and Rhineland-Palatinate provide their official spatial data for TopPlusOpen based on a cooperation agreement so that also these states are presented exclusively by official data. The services of the TopPlusOpen were released in September 2017. The product was very well received by the public, private and scientific sectors and is already used as a background map in many geoportals. The free access and the cross-border map presentation are especially mentioned. Numéro de notice : A2019-236 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/23729333.2019.1610931 date de publication en ligne : 13/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/23729333.2019.1610931 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92935 [article]

Learning high-level features by fusing multi-view representation of MLS point clouds for 3D object recognition in road environments / Zhipeng Luo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 150 (April 2019) . - pp 44 - 58 Titre : Learning high-level features by fusing multi-view representation of MLS point clouds for 3D object recognition in road environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhipeng Luo, Auteur ; Jonathan Li, Auteur ; Zhenlong Xiao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 44 - 58 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] jointure spatiale [Termes descripteurs IGN] objet 3D [Termes descripteurs IGN] reconnaissance d'objet [Termes descripteurs IGN] représentation multiple [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (Auteur) Most existing 3D object recognition methods still suffer from low descriptiveness and weak robustness although remarkable progress has made in 3D computer vision. The major challenge lies in effectively mining high-level 3D shape features. This paper presents a high-level feature learning framework for 3D object recognition through fusing multiple 2D representations of point clouds. The framework has two key components: (1) three discriminative low-level 3D shape descriptors for obtaining multi-view 2D representation of 3D point clouds. These descriptors preserve both local and global spatial relationships of points from different perspectives and build a bridge between 3D point clouds and 2D Convolutional Neural Networks (CNN). (2) A two-stage fusion network, which consists of a deep feature learning module and two fusion modules, for extracting and fusing high-level features. The proposed method was tested on three datasets, one of which is Sydney Urban Objects dataset and the other two were acquired by a mobile laser scanning (MLS) system along urban roads. The results obtained from comprehensive experiments demonstrated that our method is superior to the state-of-the-art methods in descriptiveness, robustness and efficiency. Our method achieves high recognition rates of 94.6%, 93.1% and 74.9% on the above three datasets, respectively. Numéro de notice : A2019-137 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.01.024 date de publication en ligne : 16/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.01.024 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92468 [article]

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Finding the oasis in the desert fog? Understanding multi-scale map reading / Guillaume Touya (2019)    

Public Titre : Finding the oasis in the desert fog? Understanding multi-scale map reading Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya , Auteur Congrès : ICC 2019 Workshop on Abstraction, Scale and Perception (15 - 20 juillet 2019; Tokyo, Japon), Commanditaire Editeur : International Cartographic Association ICA Année de publication : 2019 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] échelle cartographique [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes descripteurs IGN] représentation mentale spatiale [Termes descripteurs IGN] représentation multiple [Termes descripteurs IGN] zoom [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (Auteur) Fluid interactions of complex information visualizations promote flow by giving “a sense of control” and a loss of self-consciousness” during the interaction (Elmqvist et al., 2011).In the context of multi-scale geovisualization with different maps rendered at different zoom levels, fluid interactions mainly consist in smoothly zooming in the scales/zoom levels, while keeping a constant sense of place. User experience shows that current multi-scale maps are not provided with fluid interactions. Despite recent improvements, zooming in and out of multi-scale maps such as GoogleMaps, OSM, or National Mapping Agencies’ geoportals still causes a desert fog effect (Jul & Furnas, 1998) when the map changes. Desert fog can be defined as “a condition wherein a view of an information world contains no information on which to base navigational decisions.” In a multi-scale map, it means that the abstraction, content and style changes between two maps at different scales make the user lose his sense of place for a short moment wondering where his previous position (i.e. where he was looking at, or where his cursor was) is in the newly rendered map (Dumont et al., 2016). Contributions on continuous generalisation (van Oosterom et al., 2014), or on progressive generalisation (Dumont et al., 2017; Touya & Dumont, 2017) try to provide more continuous or progressive abstractions of map features across scales. [...] Numéro de notice : C2019-019 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans date de publication en ligne : 14/08/2019 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02266373 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93598

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A light and faster regional convolutional neural network for object detection in optical remote sensing images / Peng Ding in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 141 (July 2018)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 141 (July 2018) . - pp 208 - 218 Titre : A light and faster regional convolutional neural network for object detection in optical remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Peng Ding, Auteur ; Ye Zhang, Auteur ; Wei-Jian Deng, Auteur ; Ping Jia, Auteur ; Arjan Kuijper, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 208 - 218 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification orientée objet [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image terrestre [Termes descripteurs IGN] représentation multiple [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif Résumé : (auteur) Detection of objects from satellite optical remote sensing images is very important for many commercial and governmental applications. With the development of deep convolutional neural networks (deep CNNs), the field of object detection has seen tremendous advances. Currently, objects in satellite remote sensing images can be detected using deep CNNs. In general, optical remote sensing images contain many dense and small objects, and the use of the original Faster Regional CNN framework does not yield a suitably high precision. Therefore, after careful analysis we adopt dense convoluted networks, a multi-scale representation and various combinations of improvement schemes to enhance the structure of the base VGG16-Net for improving the precision. We propose an approach to reduce the test-time (detection time) and memory requirements. To validate the effectiveness of our approach, we perform experiments using satellite remote sensing image datasets of aircraft and automobiles. The results show that the improved network structure can detect objects in satellite optical remote sensing images more accurately and efficiently. Numéro de notice : A2018-288 Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.05.005 date de publication en ligne : 14/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.05.005 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90403 [article]

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Synchronising geometric representations for map mashups using relative positioning and Linked Data / Weiming Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 5-6 (May - June 2018)  

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Progressive amalgamation of building clusters for map generalization based on scaling subgroups / Xianjin He in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)  

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Labelling hierarchy for street maps using centrality measures / Wasim Shoman in Cartographic journal (the), vol 55 n° 1 (February 2018)  

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Généralisation de représentations intermédiaires dans une carte topographique multi-échelle pour faciliter la navigation de l’utilisateur / Marion Dumont (2018) 

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MapMuxing : multiplexing cartographique pour la gestion de crise / Charlotte Hoarau (2018) 

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Simulation de formes réalistes de développement résidentiel, de l'échelle du bâtiment à celle de l'ensemble d'une région urbaine / Maxime Colomb (2018) 

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Alternative transitions between existing representations in multi-scale maps / Marion Dumont (2017)  

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Fourier-based multi-scale representation and progressive transmission of cartographic curves on the internet / Pengcheng Liu in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)  

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Relevé topographique des environnements urbains [article originellement paru dans le numéro mai/juin 2016 de la revue italienne GEOMedia] / Luigi Colombo in Géomatique expert, n° 113 (novembre - décembre 2016)

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An improved LOD specification for 3D building models / Filip Biljecki in Computers, Environment and Urban Systems, vol 59 (September 2016)  

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