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Road-network-based fast geolocalization / Yongfei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 7 (July 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 7 (July 2021) . - pp 6065 - 6076 Titre : Road-network-based fast geolocalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongfei Li, Auteur ; Dongfang Yang, Auteur ; Shicheng Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 6065 - 6076 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] carte routière [Termes IGN] cohérence [Termes IGN] enregistrement de données [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] transformation homographique [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) In this article, a road-network-based geolocalization method is proposed. We match roads in the onboard images to the reference road vector map, and realize successful localization over areas as large as a whole city. The road network matching problem is treated as a point cloud registration problem under the homography transformation and solved under the hypothesize-and-test framework. To tackle the point cloud registration problem, a global projective-invariant feature is proposed, which consists of two road intersections augmented with their tangents. In addition, we propose the necessary conditions for the features to match. This can reduce the candidate matching features, thus accelerating the search to a great extent. These matching candidates are first “filtered” with the model consistency check in parameter space and then tested with similarity metrics to identify the correct transformation. The experiments show that our method can localize an aerial image over an area larger than 1000 km 2 within several seconds on a single CPU. Our code can be found at: https://github.com/FlyAlCode/RCLGeolocalization-2.0 . Numéro de notice : A2021-532 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3011034 Date de publication en ligne : 18/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3011034 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97989 [article]

Le carrefour dont vous êtes le héros / Jérémy Kalsron (2021) 

Public contenu dans Recueil des contributions, Colloque international Tous (im)mobiles, tous cartographes ? Approches cartographiques des mobilités, des circulations, des flux et des déplacements : Méthodes, outils, représentations, pratiques et usages / Françoise Bahoken (2021)   Titre : Le carrefour dont vous êtes le héros Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérémy Kalsron, Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2021 Projets : ACTIVmap / Favreau, Jean-Marie Conférence : Cartomob 2021, colloque international Tous (im)mobiles, tous cartographes ? Approches cartographiques des mobilités, des circulations, des flux et des déplacements : Méthodes, outils, représentations, pratiques et usages 14/06/2021 16/06/2021 Toulouse online France OA Proceedings Importance : p 175 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] carte en relief [Termes IGN] carte interactive [Termes IGN] description multiniveau [Termes IGN] malvoyant [Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées Résumé : (auteur) Au sein de la ville, la traversée d’une voie de circulation nécessite une attention particulière pour une personne en situation de déficience visuelle. Les espaces ouverts, tels que les places ou les carrefours, présentent une configuration des voies dont la difficulté d’appropriation est accrue, rendant la traversée très ardue (Ratelle et al., 2018). Les instructeurs de locomotion établissent en général une typologie des carrefours pour permettre une appréhension rapide de leur configuration. Nous avons enquêté auprès de la communauté liée à la déficience visuelle pour obtenir des détails sur les données à considérer lors de la traversée d’un carrefour par un non-voyant. Les témoignages collectés nous ont permis d’élaborer une grammaire de description de carrefour découpée en deux volets : une description générale qui s’intéresse à la typologie du carrefour et ses voies, et des descriptions de traversées présentant l’enchaînement des éléments et obstacles qui les composent. Cette grammaire a été implémentée sous forme d’un site web intitulé « Le carrefour dont vous êtes le héros » pour proposer une exploration virtuelle interactive d’un carrefour de Clermont-Ferrand. Nous proposons de mettre en scène ces descriptions à partir d’une carte en relief interactive (Brock et al., 2014) qui permettra à l’utilisateur de solliciter les messages pour explorer le carrefour. Numéro de notice : C2021-025 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98813

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Le carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles / Jérémy Kalsron (2021)    

Public Titre : Le carrefour dont vous êtes le héros : description de carrefours pour les personnes déficientes visuelles Type de document : Article/Communication Auteurs : Jérémy Kalsron, Auteur ; Jean-Marie Favreau, Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Paris, Toulouse, ... : Centre national de la recherche scientifique CNRS Année de publication : 2021 Projets : ACTIVmap / Favreau, Jean-Marie Conférence : SAGEO 2021, 16th spatial analysis and geomatics conference 05/05/2021 07/05/2021 La Rochelle en ligne France open access proceedings Importance : pp 271 - 273 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] malvoyant [Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées [Termes IGN] traitement du langage naturel Mots-clés libres : génération automatique de texte Numéro de notice : C2021-021 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://apps.univ-lr.fr/actes/ged/colloques/docWeb/2105041945.0/SAGEO2021_Actes_ [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98253

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Route intersection reduction with connected autonomous vehicles / Sadegh Motallebi in Geoinformatica [en ligne], vol 25 n° 1 (January 2021)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 25 n° 1 (January 2021) . - pp 99 - 125 Titre : Route intersection reduction with connected autonomous vehicles Type de document : Article/Communication Auteurs : Sadegh Motallebi, Auteur ; Hairuo Xie, Auteur ; Egemen Tanin, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 99 - 125 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] calcul d'itinéraire [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] chemin le plus court (algorithme) [Termes IGN] gestion de trafic [Termes IGN] optimisation (mathématiques) [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] trafic routier Résumé : (Auteur) A common cause of traffic congestions is the concentration of intersecting vehicle routes. It can be difficult to reduce the intersecting routes in existing traffic systems where the routes are decided independently from vehicle to vehicle. The development of connected autonomous vehicles provides the opportunity to address the intersecting route problem as the route of vehicles can be coordinated globally. We prototype a traffic management system for optimizing traffic with connected autonomous vehicles. The system allocates routes to the vehicles based on streaming traffic data. We develop two route assignment algorithms for the system. The algorithms can help to mitigate traffic congestions by reducing intersecting routes. Extensive experiments are conducted to compare the proposed algorithms and two state-of-the-art route assignment algorithms with both synthetic and real road networks in a simulated traffic management system. The experimental results show that the proposed algorithms outperform the competitors in terms of the travel time of the vehicles. Numéro de notice : A2021-093 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s10707-020-00420-z Date de publication en ligne : 23/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-020-00420-z Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96933 [article]

Automatic extraction of road intersection points from USGS historical map series using deep convolutional neural networks / Mahmoud Saeedimoghaddam in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 5 (May 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 5 (May 2020) . - pp 947 - 968 Titre : Automatic extraction of road intersection points from USGS historical map series using deep convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Mahmoud Saeedimoghaddam, Auteur ; Tomasz F. Stepinski, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 947 - 968 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] carte ancienne [Termes IGN] carte numérisée [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] Etats-Unis [Termes IGN] extraction du réseau routier [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] numérisation automatique [Termes IGN] représentation cartographique [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) Road intersection data have been used across a range of geospatial analyses. However, many datasets dating from before the advent of GIS are only available as historical printed maps. To be analyzed by GIS software, they need to be scanned and transformed into a usable (vector-based) format. Because the number of scanned historical maps is voluminous, automated methods of digitization and transformation are needed. Frequently, these processes are based on computer vision algorithms. However, the key challenges to this are (1) the low conversion accuracy for low quality and visually complex maps, and (2) the selection of optimal parameters. In this paper, we used a region-based deep convolutional neural network-based framework (RCNN) for object detection, in order to automatically identify road intersections in historical maps of several cities in the United States of America. We found that the RCNN approach is more accurate than traditional computer vision algorithms for double-line cartographic representation of the roads, though its accuracy does not surpass all traditional methods used for single-line symbols. The results suggest that the number of errors in the outputs is sensitive to complexity and blurriness of the maps, and to the number of distinct red-green-blue (RGB) combinations within them. Numéro de notice : A2020-205 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1696968 Date de publication en ligne : 28/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1696968 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94882 [article]

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Method for an automatic alignment of imagery and vector data applied to cadastral information in Poland / Juan J. Ruiz-Lendínez in Survey review, vol 51 n° 365 (March 2019)  

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Motion priors based on goals hierarchies in pedestrian tracking applications / Francisco Madrigal in Machine Vision and Applications, vol 28 n° 3-4 (May 2017)  

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Travel time estimation at intersections based on low-frequency spatial-temporal GPS trajectory big data / Luliang Tang in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)  

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An automated system for image-to-vector georeferencing / Y. Li in Cartography and Geographic Information Science, vol 39 n° 4 (October 2012)  

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A road network selection process based on data enrichment and structure detection / Guillaume Touya in Transactions in GIS, vol 14 n° 5 (October 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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Generalization approaches for car navigation systems / A. Dogru (15/11/2009)

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Automatic and accurate extraction of road intersections from raster maps / Yao-Yi Chiang in Geoinformatica, vol 13 n° 2 (June 2009)  

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3D information extraction from laser point clouds covering complex road junctions / Sander J. Oude Elberink in Photogrammetric record, vol 24 n° 125 (March - May 2009)  

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Road junction extraction from high-resolution aerial imagery / M. Ravanbakhsh in Photogrammetric record, vol 23 n° 124 (December 2008 - February 2009)  

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