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Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)
Titre : Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Antoine Fond, Auteur ; Marie-Odile Berger, Directeur de thèse Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2018 Importance : 138 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du doctorat de l'Université de Lorraine, Ecole doctorale IAEM Lorraine, mention Informatique, 2018Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] appariement de formes
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] bati
[Termes descripteurs IGN] détection du bâti
[Termes descripteurs IGN] distance de Manhattan
[Termes descripteurs IGN] estimation de pose
[Termes descripteurs IGN] façade
[Termes descripteurs IGN] orthorectification
[Termes descripteurs IGN] plus proche voisin (algorithme)
[Termes descripteurs IGN] point de fuite
[Termes descripteurs IGN] réalité augmentée
[Termes descripteurs IGN] recalage d'image
[Termes descripteurs IGN] recalage de surfaces
[Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] segmentation d'image
[Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique
[Termes descripteurs IGN] vision par ordinateur
[Termes descripteurs IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans cette thèse, on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain, mais aussi des objets d’intérêt pour les applications de réalité augmentée. On cherche donc à partir d’une seule image à calculer la pose de la caméra par rapport à une base de données de bâtiments références connus. On décompose le problème en deux parties : trouver les références visibles dans l’image courante (reconnaissance de lieux) et calculer la pose de la caméra par rapport à eux. Les approches classiques de ces deux sous-problèmes sont mises en difficultés dans les environnements urbains à cause des forts effets perspectives, des répétitions fréquentes et de la similarité visuelle entre façades. Si des approches spécifiques à ces environnements ont été développés qui exploitent la grande régularité structurelle de tels milieux, elles souffrent encore d’un certain nombre de limitations autant pour la détection et la reconnaissance de façades que pour le calcul de pose par recalage de modèle. La méthode originale développée dans cette thèse s’inscrit dans ces approches spécifiques et vise à dépasser ces limitations en terme d’efficacité et de robustesse aux occultations, aux changements de points de vue et d’illumination. Pour cela, l’idée principale est de profiter des progrès récents de l’apprentissage profond par réseaux de neurones convolutionnels pour extraire de l’information de haut-niveau sur laquelle on peut baser des modèles géométriques. Notre approche est donc mixte Bottom-Up/Top-Down et se décompose en trois étapes clés. Nous proposons tout d’abord une méthode d’estimation de la rotation de la pose de caméra. Les 3 points de fuite principaux des images en milieux urbains, dits points de fuite de Manhattan sont détectés grâce à un réseau de neurones convolutionnels (CNN) qui fait à la fois une estimation de ces points de fuite, mais aussi une segmentation de l’image relativement à eux. Une second étape de raffinement utilise ces informations et les segments de l’image dans une formulation bayésienne pour estimer efficacement et plus précisément ces points. L’estimation de la rotation de la caméra permet de rectifier les images et ainsi s’affranchir des effets de perspectives pour la recherche de la translation. Dans une seconde contribution, nous visons ainsi à détecter les façades dans ces images rectifiées et à les reconnaître parmi une base de bâtiments connus afin d’estimer une translation grossière. Dans un souci d’efficacité, on a proposé une série d’indices basés sur des caractéristiques spécifiques aux façades (répétitions, symétrie, sémantique) qui permettent de sélectionner rapidement des candidats façades potentiels. Ensuite, ceux-ci sont classifiés en façade ou non selon un nouveau descripteur CNN contextuel. Enfin la mise en correspondance des façades détectées avec les références est opérée par un recherche au plus proche voisin relativement à une métrique apprise sur ces descripteurs [...] Note de contenu : Introduction
1 - Etat de l'art
2 - Estimation des points de fuite de Manhattan
3 - Proposition de façades pour la détection et la reconnaissance de bâtiments
4 - Segmentation et recalage de façade conjoint
ConclusionNuméro de notice : 21592 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Université de Lorraine : 2018 Organisme de stage : IFSTTAR En ligne : http://www.theses.fr/2018LORR0028 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90630
Titre : Alignement de données 2D, 3D et applications en réalité augmentée Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Youssef El Rhabi, Auteur ; Luc Brun, Directeur de thèse Editeur : Caen [France] : Université de Caen Normandie Année de publication : 2017 Note générale : bibliographie
École doctorale mathématiques, information et ingénierie des systèmes (Caen)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] données localisées 2D
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] estimation de pose
[Termes descripteurs IGN] réalité augmentée
[Termes descripteurs IGN] recalage d'image
[Termes descripteurs IGN] scène
[Termes descripteurs IGN] structure-from-motion
[Termes descripteurs IGN] temps réelRésumé : (auteur) Cette thèse s’inscrit dans le contexte de la réalité augmentée (RA). La problématique majeure consiste à calculer la pose d’une caméra en temps réel. Ce calcul doit être effectué en respectant trois critères principaux : précision, robustesse et rapidité. Dans le cadre de cette thèse, nous introduisons certaines méthodes permettant d’exploiter au mieux les primitives des images. Dans notre cas, les primitives sont des points que nous allons détecter puis décrire dans une image. Pour ce faire, nous nous basons sur la texture de cette image. Nous avons dans un premier temps mis en place une architecture favorisant le calcul rapide de la pose, sans perdre en précision ni en robustesse. Nous avons pour cela exploité une phase hors ligne, où nous reconstruisons la scène en 3D. Nous exploitons les informations que nous obtenons lors de cette phase hors ligne afin de construire un arbre de voisinage. Cet arbre lie les images de la base de données entre elles. Disposer de cet arbre nous permet de calculer la pose de la caméra plus efficacement en choisissant les images de la base de données jugées les plus pertinentes. Nous rendant compte que la phase de description et de comparaison des primitives n’est pas suffisamment rapide, nous en avons optimisé les calculs. Cela nous a mené jusqu’à proposer notre propre descripteur. Pour cela, nous avons dressé un schéma générique basé sur la théorie de l’information qui englobe une bonne part des descripteurs binaires, y compris un descripteur récent nommé BOLD. Notre objectif a été, comme pour BOLD, d’augmenter la stabilité aux changements d’orientation du descripteur produit. Afin de réaliser cela, nous avons construit un nouveau schéma de sélection hors ligne plus adapté à la procédure de mise en correspondance en ligne. Cela permet d’intégrer ces améliorations dans le descripteur que nous construisons. Procéder ainsi permet d’améliorer les performances du descripteur notamment en terme de rapidité en comparaison avec les descripteurs de l’état de l’art. Nous détaillons dans cette thèse les différentes méthodes que nous avons mises en place afin d’optimiser l’estimation de la pose d’une caméra. Nos travaux ont fait l’objet de 2 publications et d’un dépôt de brevet. Numéro de notice : 21388 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Informatique : Caen : 2017 Organisme de stage : Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01563734 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90143 Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2. Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile / Bruno Vallet (2017)
contenu dans Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 5. Observation des surfaces continentales par télédétection 3 / Nicolas Baghdadi (2017)
Titre de série : Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, Ch. 2 Titre : Analyse de scènes urbaines avec un véhicule de cartographie mobile Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Bruno Vallet Editeur : Londres : ISTE Editions Année de publication : 2017 Importance : pp 75 - 108 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes descripteurs IGN] analyse d'image numérique
[Termes descripteurs IGN] cartographie urbaine
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] géoréférencement direct
[Termes descripteurs IGN] image terrestre
[Termes descripteurs IGN] orientation du capteur
[Termes descripteurs IGN] recalage d'image
[Termes descripteurs IGN] recalage de données localisées
[Termes descripteurs IGN] reconstruction 3D
[Termes descripteurs IGN] scène urbaine
[Termes descripteurs IGN] Stéréopolis
[Termes descripteurs IGN] véhicule
[Termes descripteurs IGN] zone urbaineRésumé : (Auteur) [Introduction] La cartographie mobile (abrégé CM dans ce chapitre, et communément nommée mobile mapping en anglais) consiste en la numérisation dynamique à très haute résolution spatiale d'environnements complexes (principalement les milieux urbains) à partir d'une plateforme terrestre en déplacement. L'objectif est à la fois d'acquérir des informations très précises et très bien géoréférencées sur les objets d'intérêt et in fine pour des applications requérant cette finesse géométrique (modélisation 3D de villes, piétons et véhicules pour la navigation autonome, numérisation du patrimoine routier, fouilles archéologiques, etc.). Ce chapitre se focalise sur la cartographie mobile routière, mais des méthodes similaires ont été développées, par exemple, pour numériser le réseau ferroviaire à partir de capteurs embarqués sur un train. [...] Numéro de notice : H2017-005 Affiliation des auteurs : IGN (avant 2012) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Chapître / contribution nature-HAL : ChOuvrScient Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86445
Titre : Vers l'automatisation de la production de cartes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Guillaume Touya Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2017 Importance : 96 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Synthèse de travaux de recherche en vue d’obtenir l’habilitation à diriger des recherches délivrée par l’université Paris-Est, spécialité Sciences et Technologies de l’Information GéographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie
[Termes descripteurs IGN] échelle cartographique
[Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes descripteurs IGN] ingénierie des connaissances
[Termes descripteurs IGN] modèle (conceptuel) de généralisation
[Termes descripteurs IGN] niveau de détail
[Termes descripteurs IGN] ontologie
[Termes descripteurs IGN] recalage d'image
[Termes descripteurs IGN] recalage de données localisées
[Termes descripteurs IGN] système multi-agentsNote de contenu : 1. La production de cartes, aujourd’hui et demain
1.1 Quelques notions de cartographie
1.1.1 Bases de données géographiques vectorielles et bases de données cartographiques
1.1.2 Notion d’échelle et de niveau de détail
1.1.3 Généralisation cartographique et son automatisation
1.1.4 Autres processus de cartographie automatique
1.1.5 Une Chaine de production automatique de cartes
1.2 Cartes en série et carte à la carte
1.2.1 Production de cartes en série et mise à jour
1.2.2 La Carte à la carte ou cartographie à la demande
1.3 Carte papier et application web de cartographie
1.3.1 La Carte sur un écran
1.3.2 Les Portails cartographiques
1.4 IGN, données hétérogènes et collaboratives
1.4.1 Quelles différences entre toutes ces données
1.4.2 Difficultés liées à l’hétérogénéité sémantique
1.4.3 Difficultés liées à l’hétérogénéité de qualité
1.4.4 Difficultés liées à l’hétérogénéité de niveau de détail
1.5 Synthèse et objectifs scientifiques
1.5.1 Où sont les verrous scientifiques pour l’automatisation des processus cartographiques?
1.5.2 Plan du mémoire
2. Comment automatiser ces processus cartographiques ?
2.1 Recalage géométrique de données géographiques
2.2 Harmonisation de niveau de détail pour les cartes à grande échelle
2.2.1 Inférence du niveau de détail pour des données hétérogènes
2.2.2 Opérations d’harmonisation de niveau de détail
2.2.3 De l’algorithme au processus, parallèle avec la généralisation
2.3 Formalisation des connaissances en cartographie
2.3.1 Connaissances nécessaires à un processus de généralisation automatique
2.3.2 Vers une ontologie des relations spatiales
2.3.3 Des ontologies partagées par les chercheurs en généralisation?
2.4 Meta-modèles de généralisation
2.4.1 Opérateur, algorithme, modèle et meta-modèle de généralisation
2.4.2 Le ScaleMaster2.0
3. Amélioration des processus de généralisation automatique
3.1 Modélisation multi-niveaux dans la généralisation par agents
3.1.1 Généralisation cartographique et modélisation multi-niveaux
3.1.2 Le modèle DIOGEN
3.1.3 Application aux cartes de randonnées à la manière des plans de bus
3.1.4 Patterns d’analyse pour les SMA multi-niveaux
3.2 Génération de niveaux intermédiaires dans une pyramide d’échelles
3.2.1 Étude des portails cartographiques multi-échelles existants
3.2.2 Dérivation de niveaux intermédiaires entre deux niveaux préexistants
3.2.3 Généralisation «consciente» des niveaux multiples
4.Conclusions et perspectives de recherche
- Résumé des contributions pour l’automatisation des processus cartographiques
- Besoins futurs en cartographie automatique
- Perspectives en généralisation cartographique
- Démontrer l’utilité de la généralisation cartographique
- Vers une meilleure intégration de tous les processus cartographiques
- Cartographier de gros volumes de données
Bibliographie
Éléments de CV
Parcours professionnel
Activités de recherche
Travaux encadrés
PublicationsNuméro de notice : 17609 Affiliation des auteurs : LaSTIG (2016-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : HDR nature-HAL : HDR date de publication en ligne : 12/02/2020 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02475520/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95716 A methodology for near real-time change detection between Unmanned Aerial Vehicle and wide area satellite images / Anastasios L. Fytsilis in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
Titre : A methodology for near real-time change detection between Unmanned Aerial Vehicle and wide area satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Anastasios L. Fytsilis, Auteur ; Anthony Prokos, Auteur ; Konstantinos D. Koutroumbas, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 165- 186 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] classification hybride
[Termes descripteurs IGN] drone
[Termes descripteurs IGN] gradient
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] image satellite
[Termes descripteurs IGN] méthodologie
[Termes descripteurs IGN] orthorectification automatique
[Termes descripteurs IGN] recalage d'imageRésumé : (Auteur) In this paper a novel integrated hybrid methodology for unsupervised change detection between Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and satellite images, which can be utilized in various fields like security applications (e.g. border surveillance) and damage assessment, is proposed. This is a challenging problem mainly due to the difference in geographic coverage and the spatial resolution of the two images, as well as to the acquisition modes which lead to misregistration errors. The methodology consists of the following steps: (a) pre-processing, where the part of the satellite image that corresponds to the UAV image is determined and the UAV image is ortho-rectified using information provided by a Digital Terrain Model, (b) the detection of potential changes, which is based exclusively on intensity and image gradient information, (c) the generation of the region map, where homogeneous regions are produced by the previous potential changes via a seeded region growing algorithm and placed on the region map, and (d) the evaluation of the above regions, in order to characterize them as true changes or not. The methodology has been applied on demanding real datasets with very encouraging results. Finally, its robustness to the misregistration errors is assessed via extensive experimentation. Numéro de notice : A2016-782 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.06.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82479
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 119 (September 2016) . - pp 165- 186[article]PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink
PermalinkRecalage d’images infrarouges thermiques sur un nuage de points issu d’un système laser mobile / Bertrand Ouvrard (2013)
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