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Unifying remote sensing image retrieval and classification with robust fine-tuning / Dimitri Gominski (2021)
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Titre : Unifying remote sensing image retrieval and classification with robust fine-tuning Type de document : Article/Communication Auteurs : Dimitri Gominski , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur ; Liming Chen, Auteur
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2021 Importance : 7 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] analyse d'image numérique
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] base de données d'images
[Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes descripteurs IGN] image aérienne oblique
[Termes descripteurs IGN] jeu de données
[Termes descripteurs IGN] précision de la classification
[Termes descripteurs IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (auteur) Advances in high resolution remote sensing image analysisare currently hampered by the difficulty of gathering enoughannotated data for training deep learning methods, giving riseto a variety of small datasets and associated dataset-specificmethods. Moreover, typical tasks such as classification andretrieval lack a systematic evaluation on standard benchmarksand training datasets, which make it hard to identify durableand generalizable scientific contributions. We aim at uni-fying remote sensing image retrieval and classification witha new large-scale training and testing dataset, SF3001, in-cluding both vertical and oblique aerial images and madeavailable to the research community, and an associated fine-tuning method. We additionally propose a new adversarialfine-tuning method for global descriptors. We show that ourframework systematically achieves a boost of retrievalandclassification performance on nine different datasets com-pared to an ImageNet pretrained baseline, with currently noother method to compare to. Numéro de notice : P2021-003 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://arxiv.org/abs/2102.13392 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97283 A spatio-temporal web-application for the understanding of the formation of the Parisian metropolis / Emile Blettery (2020)
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Titre : A spatio-temporal web-application for the understanding of the formation of the Parisian metropolis Type de document : Article/Communication Auteurs : Emile Blettery , Auteur ; Paul Lecat, Auteur ; Alexandre Devaux
, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet
, Auteur ; Frédéric Saly-Giocanti, Auteur ; Mathieu Brédif
, Auteur ; Laetitia Delavoipiere, Auteur ; Sylvaine Conord, Auteur ; Frédéric Moret, Auteur
Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : 3D GeoInfo 2020 conference 07/09/2020 07/09/2020 Londres Royaume-Uni Open Access Proceedings Importance : pp 45 - 52 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes descripteurs IGN] base de données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] données démographiques
[Termes descripteurs IGN] histoire
[Termes descripteurs IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes descripteurs IGN] métropole
[Termes descripteurs IGN] Nanterre
[Termes descripteurs IGN] Paris (75)
[Termes descripteurs IGN] sociologie
[Termes descripteurs IGN] visualisation de donnéesRésumé : (auteur) This article presents a spatio-temporal web application dedicated to the co-exploitation of heterogeneous data spatialized in a common 3D environment, providing several paradigms for supporting their co-visualization and interactions within the 3D environment and across time. The relevance of this tool is demonstrated here with two use cases involving historians and sociologists with the common objective of better understanding the formation of the Parisian metropolis. The study focuses on the evolution of the city of Nanterre (Paris area), which underwent many changes in the 1950s, and in particular on shantytown areas. Through census as statistical data and aerial imagery as visual data, a group of historians and sociologists experimented the relevance of the joint exploitation of those heterogeneous data within the proposed spatio-temporal web application. Numéro de notice : C2020-014 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-annals-VI-4-W1-2020-45-2020 date de publication en ligne : 03/09/2020 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-VI-4-W1-2020-45-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95685
Titre : GNSS-assisted accurate corridor mapping with small UAV Type de document : Article/Communication Auteurs : Yilin Zhou, Auteur ; Ewelina Rupnik , Auteur ; Paul-Henri Faure, Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny
, Auteur
Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 7 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] compensation par faisceaux
[Termes descripteurs IGN] drone
[Termes descripteurs IGN] fusion d'images
[Termes descripteurs IGN] géoréférencement direct
[Termes descripteurs IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes descripteurs IGN] image aérienne oblique
[Termes descripteurs IGN] point d'appui
[Termes descripteurs IGN] précision géométrique (imagerie)
[Termes descripteurs IGN] zone tamponRésumé : (auteur) Avec le développement des véhicules aériens sans pilote (UAV) et du système de positionnement par satellites (GNSS), les positions précises de la caméra à l’exposition peuvent être connues et l’approche ajustement de faisceau (BBA) assisté par GNSS est devenue possible pour l’orientation des images. L’estimation de multiples bras de levier dans la procédure BBA permet de fusionner des blocs d’images de différentes configurations telle que des images nadir et obliques et ainsi obtenir une meilleure précision. En raison du coût substantiel de l’établissement d’un réseau de points d’appui (GCP), un nombre minimal de GCPs est attendu tout en maintenant la précision. En ajoutant un bloc d’images oblique au bloc d’images nadir ou en fusionnant des blocs d’images nadir de différentes hauteurs de vol, une précision de ∼ 5 cm est atteinte sans GCP sur une scène d’acquisition corridor de ∼ 600 m. Cette précision est également obtenue avec uniquement un bloc d’images nadir en fournissant une bonne calibration a priori de la caméra. Avec un GCP au milieu du bloc d’images, la précision verticale est significativement améliorée et une précision de ∼ 1.0 cm est atteinte. Numéro de notice : C2018-011 Affiliation des auteurs : LaSTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans date de publication en ligne : 25/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/sites/default/files/ARTICLES/CFPT2018/Oraux/CFPT2018_pa [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90382 Documents numériques
en open access
GNSS-assisted accurate corridor mapping ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDFRéseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne / Jean Ogier du Terrail (2018)
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Titre : Réseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jean Ogier du Terrail, Auteur ; Frédéric Jurie, Directeur de thèse Editeur : Caen [France] : Université de Caen Normandie Année de publication : 2018 Importance : 217 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
thèse pour obtenir le diplôme de Doctorat, Spécialité Informatique préparée au sein de l'Université de Caen NormandieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] base de données d'images
[Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes descripteurs IGN] détection d'objet
[Termes descripteurs IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes
[Termes descripteurs IGN] régression
[Termes descripteurs IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) Cette thèse présente une tentative d'approche du problème de la détection et discrimination des petits véhicules dans des images aériennes en vue verticale par l'utilisation de techniques issues de l'apprentissage profond ou "deep-learning". Le caractère spécifique du problème permet d'utiliser des techniques originales mettant à profit les invariances des automobiles et autres avions vus du ciel.Nous commencerons par une étude systématique des détecteurs dits "single-shot", pour ensuite analyser l'apport des systèmes à plusieurs étages de décision sur les performances de détection. Enfin nous essayerons de résoudre le problème de l'adaptation de domaine à travers la génération de données synthétiques toujours plus réalistes, et son utilisation dans l'apprentissage de ces détecteurs. Note de contenu : 1- Introduction à la détection d’objets dans des images aériennes
2- Détecteurs à un étage pour l’imagerie aérienne
3- Premier détecteur en cascade utilisant un mécanisme d’inférence de l’orientation des véhicules
4- Second détecteur en cascade utilisant des ancres tournantes
5- Données synthétiques et modèles génératifs pour l’entraînement des détecteurs
6- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25788 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Caen : 2018 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02113872 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94999 Automatic rough georeferencing of multiview oblique and vertical aerial image datasets of urban scenes / Styliani Verykokou in Photogrammetric record, vol 31 n° 155 (September - November 2016)
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[article]
Titre : Automatic rough georeferencing of multiview oblique and vertical aerial image datasets of urban scenes Type de document : Article/Communication Auteurs : Styliani Verykokou, Auteur ; Charalabos Ioannnidis, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 281 - 303 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] automatisation
[Termes descripteurs IGN] calage
[Termes descripteurs IGN] géoréférencement
[Termes descripteurs IGN] image aérienne à axe vertical
[Termes descripteurs IGN] image aérienne oblique
[Termes descripteurs IGN] scène urbaine
[Termes descripteurs IGN] système de référence géodésique
[Termes descripteurs IGN] visée oblique
[Termes descripteurs IGN] visée verticaleRésumé : (Auteur) Multi-perspective airborne images that combine oblique and vertical views of the ground have proved to be a valuable source of information for numerous applications requiring a digital representation of the world. In this paper, an automatic methodology for rough georeferencing of large datasets of multiview oblique and vertical aerial images of urban regions without any metadata is proposed. Using feature-based matching combined with robust model fitting and least-squares techniques, the method requires the measurement of a minimum number of points with known coordinates in only one image. The results of this methodology are discussed through the presentation of a developed software suite which identifies the overlapping images, georeferences them, extracts their footprints, subdivides the images into groups based on these footprints and detects the images that cover a specific region. Numéro de notice : A2016-722 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1111/phor.12156 date de publication en ligne : 18/09/2016 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12156 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82246
in Photogrammetric record > vol 31 n° 155 (September - November 2016) . - pp 281 - 303[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 106-2016031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Note technique : Apport de la photogrammétrie au suivi topographique de la flèche littorale de Joal (Sénégal) / Mamadou Sadio in Photo interpretation, European journal of applied remote sensing, vol 51 n° 3 (septembre 2015)
PermalinkOblique aerial image acquisition, 3D city modeling, 3D city guide project for Konya metropolitan municipality / Tuncer Ozerbil in International journal of 3-D information modeling, vol 4 n° 2 (April - June 2015)
PermalinkOrthophotographie nocturne à haute résolution : la nuit, vue du ciel / Eva Frangiamone in Géomatique suisse, vol 112 n° 12 (décembre 2014)
PermalinkMise en oeuvre des prises de vues aériennes par drone pour le suivi de site archéologique / Anna Mouget (2013)
PermalinkPermalinkPhotogrammetric control points from airborne laser scanner data / Q. Dalmolin in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 198 - 199 (Septembre 2012)
PermalinkPermalinkUnmanned aerial vehicles: from toys to tools / Armin W. Gruen in Geoinformatics, vol 15 n° 1 (01/01/2012)
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