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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]

Urban infrastructure audit: an effective protocol to digitize signalized intersections by mining street view images / Xiao Li in Cartography and Geographic Information Science, vol 49 n° 1 (January 2022)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > vol 49 n° 1 (January 2022) . - pp 32 - 49 Titre : Urban infrastructure audit: an effective protocol to digitize signalized intersections by mining street view images Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiao Li, Auteur ; Huan Ning, Auteur ; Xiao Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 32 - 49 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] cartographie urbaine [Termes IGN] couche thématique [Termes IGN] exploration d'images [Termes IGN] feu de circulation [Termes IGN] image Streetview [Termes IGN] Mapillary [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] signalisation routière Résumé : (auteur) Auditing and mapping traffic infrastructure is a crucial task in urban management. For example, signalized intersections play an essential role in transportation management; however, effectively identifying these intersections remains unsolved. Traditionally, signalized intersection data are manually collected through field audits or checking street view images (SVIs), which is time-consuming and labor-intensive. This study proposes an effective protocol to identify signalized intersections using road networks and SVIs. First, we propose a six-step geoprocessing model to generate an intersection feature layer from road networks. Second, we utilize up to three nearest SVIs to capture streetscapes at each intersection. Then, a deep learning-based image segmentation model is adopted to recognize traffic light-related pixels from each SVI. Last, we design a post-processing step to generate new features characterizing SVIs’ segmentation results at each intersection and build a decision tree model to determine the traffic control type. Results demonstrate that the proposed protocol can effectively identify signalized intersections with an overall accuracy of 97.05%. It also proves the effectiveness of SVIs for auditing urban infrastructures. This study can directly benefit transportation agencies by providing a ready-to-use smart audit and mapping solution for large-scale identification and mapping of signalized intersections. Numéro de notice : A2022-017 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2021.1992299 Date de publication en ligne : 16/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2021.1992299 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99148 [article]

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 ; Shisheng 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 géométrique [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] superposition d'images [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] modèle conceptuel de données localisées [Termes IGN] personne malvoyante 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] modèle conceptuel de données localisées [Termes IGN] personne malvoyante [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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Mapping road crossings for visually impaired people / Yuhao Jiang (2021)  

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

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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)  

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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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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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