Centre dedocumentation
scientifique

Shipborne GNSS acquisition of sea surface heights in the Baltic Sea / Aive Lilibusk in Journal of geodetic science, vol 12 n° 1 (January 2022)  

Public [article]  inJournal of geodetic science > vol 12 n° 1 (January 2022) . - pp 1 - 21 Titre : Shipborne GNSS acquisition of sea surface heights in the Baltic Sea Type de document : Article/Communication Auteurs : Aive Lilibusk, Auteur ; Sander Varbla, Auteur ; Artu Ellmann, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 1 - 21 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] Baltique, mer [Termes IGN] Continuously Operating Reference Station network [Termes IGN] hauteurs de mer [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] navire [Termes IGN] positionnement cinématique [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] positionnement ponctuel précis [Termes IGN] surface de la mer [Vedettes matières IGN] Altimétrie Résumé : (auteur) For determining precise sea surface heights, six marine GNSS (global navigation satellite system) survey campaigns were performed in the eastern Baltic Sea in 2021. Four GNSS antennas were installed on the vessel, the coordinates of which were computed relative to GNSS–CORS (continuously operating reference stations). The GNSS–CORS results are compared to the PPP (precise point positioning)-based results. Better accuracy is associated with the GNSS–CORS postprocessed points; however, the PPP approach provided more accurate results for longer than 40 km baselines. For instance, the a priori vertical accuracy of the PPP solution is, on average, 0.050 ± 0.006 m and more stable along the entire vessel’s survey route. Conversely, the accuracy of CORS-based solutions decreases significantly when the distances from the GNSS–CORS exceed 40 km, whereas the standard deviation between the CORS and PPP-based solutions is up to 0.075 m in these sections. Note that in the harbor (about 4 km from the nearest GNSS–CORS), the standard deviation of vertical differences between the two solutions remains between 0.013 and 0.024 m. In addition, the GNSS antennas situated in different positions on the vessel indicated different measurement accuracies. It is suggested for further studies that at least one GNSS antenna should be mounted above the mass center of the vessel to reduce the effects of the dominating pitch motion during the surveys. Numéro de notice : A2022-530 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1515/jogs-2022-0131 Date de publication en ligne : 23/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.1515/jogs-2022-0131 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101076 [article]

Combining photogrammetric and bathymetric data to build a 3D model of a canal tunnel / Emmanuel Moisan in Photogrammetric record, Vol 36 n° 175 (September 2021)  

Public [article]  inPhotogrammetric record > Vol 36 n° 175 (September 2021) . - pp 202 - 223 Titre : Combining photogrammetric and bathymetric data to build a 3D model of a canal tunnel Type de document : Article/Communication Auteurs : Emmanuel Moisan, Auteur ; Christophe Heinkelé, Auteur ; Philippe Foucher, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 202 - 223 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] canal [Termes IGN] données bathymétriques [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] données TLS (télémétrie) [Termes IGN] étalonnage géométrique [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] Moselle (57) [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] sonar [Termes IGN] sondeur multifaisceaux [Termes IGN] système de numérisation mobile [Termes IGN] tunnel Résumé : (auteur) This paper introduces an original method for modelling in 3D the full tube (both vault and canal) of navigable tunnels using data acquired dynamically from a boat. The recording system is composed of cameras that provide images of the vault and a multibeam echo sounder that acquires 3D profiles underwater. Reconstructing partially submerged structures, in a confined environment where no global positioning system signal is available, is challenging. The method exploits the capabilities of photogrammetry, not only to reconstruct the tunnel vault, but also to estimate the trajectory of the vessel, which is necessary to rearrange sonar profiles and form the 3D model of the canal. The comparison of a model reconstructed from in situ dynamic acquisitions with a reference one, obtained from static laser and sonar acquisitions, shows that the accuracy is of the order of a centimetre for the vault, while it is decimetric for underwater features. Numéro de notice : A2021-690 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1111/phor.12379 Date de publication en ligne : 02/09/2021 En ligne : https://doi.org/10.1111/phor.12379 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98483 [article]

Exploration of reinforcement learning algorithms for autonomous vehicle visual perception and control / Florence Carton (2021)  

Public Titre : Exploration of reinforcement learning algorithms for autonomous vehicle visual perception and control Titre original : Exploration des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour la perception et le controle d'un véhicule autonome par vision Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Florence Carton, Auteur ; David Filliat, Directeur de thèse Editeur : Paris : Ecole Nationale Supérieure des Techniques Avancées ENSTA Année de publication : 2021 Importance : 173 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris, Spécialité : Informatique, Données, IA Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] apprentissage par renforcement [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] navigation autonome [Termes IGN] reconnaissance de formes [Termes IGN] réseau neuronal profond [Termes IGN] robot mobile [Termes IGN] segmentation sémantique [Termes IGN] vision par ordinateur Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Reinforcement learning is an approach to solve a sequential decision making problem. In this formalism, an autonomous agent interacts with an environment and receives rewards based on the decisions it makes. The goal of the agent is to maximize the total amount of rewards it receives. In the reinforcement learning paradigm, the agent learns by trial and error the policy (sequence of actions) that yields the best rewards.In this thesis, we focus on its application to the perception and control of an autonomous vehicle. To stay close to human driving, only the onboard camera is used as input sensor. We focus in particular on end-to-end training, i.e. a direct mapping between information from the environment and the action chosen by the agent. However, training end-to-end reinforcement learning for autonomous driving poses some challenges: the large dimensions of the state and action spaces as well as the instability and weakness of the reinforcement learning signal to train deep neural networks.The approaches we implemented are based on the use of semantic information (image segmentation). In particular, this work explores the joint training of semantic information and navigation.We show that these methods are promising and allow to overcome some limitations. On the one hand, combining segmentation supervised learning with navigation reinforcement learning improves the performance of the agent and its ability to generalize to an unknown environment. On the other hand, it enables to train an agent that will be more robust to unexpected events and able to make decisions limiting the risks.Experiments are conducted in simulation, and numerous comparisons with state of the art methods are made. Note de contenu : 1- Introduction 2- Supervised learning and reinforcement learning background 3- State of the art 4- End-to-end autonomous driving on circuit with reinforcement learning 5- From lane following to robust conditional driving 6- Exploration of methods to reduce overfit 7- Conclusion Numéro de notice : 28325 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique, Données, IA : ENSTA : 2021 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03273748/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98363

Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform / Imane Salhi (2021)  

Public Titre : Intelligent embedded camera for robust object tracking on mobile platform Titre original : Caméra intelligente embarquée pour le suivi robuste d'objets sur plateforme mobile Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Imane Salhi, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2021 Importance : 177 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Doctoral Thesis Computer Science, Automation and Signal Processing, Ecole doctorale Mathématiques et STIC, Université Gustave Eiffel Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] caméra numérique [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] couplage caméra/INS [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] navigation inertielle [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] système à couplage étroit [Termes IGN] système de numérisation mobile Résumé : (auteur) Le suivi visuel-inertiel est une thématique d'actualité, difficile à traiter, notamment lorsqu’il s’agit de respecter les contraintes des systèmes embarqués, comme dans les drones autonomes (Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)). Les questions relatives à la miniaturisation, la portabilité et la communication des systèmes électroniques s’inscrivent dans des problématiques actuelles en matière d'avancée technologique. Pour répondre de manière efficace à ces problématiques, il est nécessaire d’envisager des traitements complexes et des implémentations sur des supports contraignants en termes d’intégration et de consommation d’énergie, tels que les micro-véhicules aériens (MAVs), les lunettes et les caméras intelligentes. Au cours de cette dernière décennie, différents algorithmes performants de suivi ont été développés. En revanche, ils nécessitent des ressources calculatoires conséquentes, compte tenu des différentes formes d'utilisation possibles. Or, les systèmes embarqués imposent de fortes contraintes d'intégration, ce qui réduit leurs ressources, particulièrement en termes de capacité calculatoire. Ainsi, ce type de système nécessite de recourir à des approches efficaces avec moins de charge et de complexité calculatoire. L’enjeu de cette thèse réside dans cette problématique. L'objectif est d’apporter une solution embarquée de suivi qui permettrait d'assurer un fonctionnement robuste dans différents environnements de navigation. Une analyse des algorithmes pertinents de suivi, visuel et visuel-inertiel et des environnements de navigation ainsi qu’une étude de différentes architectures embarquées de calcul sont menées, afin de proposer notre solution nommée « système de suivi inertiel-visuel adaptatif à l'environnement de navigation~». Cette dernière consiste à alterner entre deux approches de suivi : KLT-ORB et EKF VI Tracking, selon les conditions de navigation du système, grâce au module de contrôle, tout en assurant la cohérence du système global en gérant le nombre de PoIs et l'occurrence de leur détection et en respectant les contraintes des systèmes embarqués. Tous nos expérimentations et tests ont été réalisées en utilisant le jeux de données EuRoC. Numéro de notice : 17632 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse : Informatique, automatique et traitement du signal : Gustave Eiffel : 2021 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) + Laboratoire L3A (CEA) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 03/03/2021 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03150241 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97275

Study of an integrated pre-processing architecture for smart-imaging-systems, in the context of lowpower computer vision and embedded object detection / Luis Cubero Montealegre (2021)  

Public Titre : Study of an integrated pre-processing architecture for smart-imaging-systems, in the context of lowpower computer vision and embedded object detection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Luis Cubero Montealegre, Auteur Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Importance : 161 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenoble Alpes, spécialité : Nano-Electronique et Nano-Technologies Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] approche hiérarchique [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détecteur CMOS [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] restauration d'image Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Embedded Computer vision, as many real application scenarios other areas of artificial intelligence, is facing hardware and power constraints with the rising of edge computing applications. For instance, the object detection problem, consisting in finding different objects of specific classes (types) in an image, turns out to be quite complicated to embed near the image sensor as two complex tasks are required: multi-scale localization and multi-class classification (i.e. identifying bounding boxes that perfectly enclose each object, whatever its size, and labeling the type of the detected object). Today these tasks are mainly often performed on general-purpose desktop machines. Nevertheless, attractive applications like autonomous-driving, augmented reality or video surveillance are urging the need for low-power, low-latency and compact low power devices.The state of the art has approached this challenge by optimizing specific sections of the complete processing-pipeline for a comparable object detection performance. A typical example in the last decade corresponds to minimizing the computing precision, hence the power, to a minimal value. Diminishing the bit-depth or image size has then been studied while implementing pre-processing steps that increase robustness against the loss in bit and image resolution. An algorithm that doesn’t require that kind of pre-processing stage to be programmable is obviously desirable in order to simplify its implementation (e.g. no memory access to learned weights). Another strategy has been to reduce power due to I/O communications amongst different chips or devices thanks to a more exhaustive integration of specialized circuitry and thanks to more efficient memory accesses and mathematical operations.In that context of near-sensor computing, this work points towards a more energy efficient detection pipeline. We target several specific key aspects:1. We try to assess if a dedicated-class-agnostic region proposal algorithm, based on pre-processed low-level features, could replace the typical sliding window approach for object localization in integrated smart imaging systems, allowing to target more efficiently objects in the image. Then, we propose a pipeline that takes into account near image sensor features extraction for Region Proposals with an embedded version of an algorithm called EdgeBoxes.2. We try to assess an optimal type of pre-processing (based on an efficient architecture) that would allow extracting low level features (oriented gradients), and give the best trade-off between power consumption, hardware complexity and object detection performance. Specifically, while being this architecture is fully compatible with region proposal algorithms beyond the sliding window.3. Finally, we try to assess if non-standard, or neuromorphic, image acquisition techniques can be exploited in order to further increase the detection efficiency in real case scenarios.Our methodology relies on behavioral simulations carried out thanks to a custom framework written in Python and C++ code. We propose a hierarchical model (and code architecture) of different image acquisition and processing techniques, and we study their performance through specific metrics related to runtime, memory usage, hardware complexity, I/O data-rate, localization performance and classification performance. We provide comparison with the state of the art and several benchmarks giving guidance to choose one or another architecture depending on the specific needs, and we conclude by stating which one would give, from our perspective, the best trade-offs. Note de contenu : 1. Introduction 2. State of the art 3. Our simulation Framework 4. Region proposals pipeline design 5. Embedded Edge Extraction Circuitry 6. Object Localization benchmarks 7. Dynamic Vision Pre-processing 8. Conclusion Numéro de notice : 28692 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Nano-Electronique et Nano-Technologies : Grenoble : 2021 Organisme de stage : LETI DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03612476/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100289

History of laser scanning, part 2: the later phase of industrial and heritage applications / Adam P. Spring in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 86 n° 8 (August 2020)  

Permalink

Accuracy assessment of real-time kinematics (RTK) measurements on unmanned aerial vehicles (UAV) for direct geo-referencing / Desta Ekaso in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 2 (June 2020)  

Permalink

Crowdsource mapping of target buildings in hazard: the utilization of smartphone technologies and geographic services / Mohammad H. Vahidnia in Applied geomatics, vol 12 n° 1 (April 2020)  

Permalink

3D laser scanning of the natural caves: Example of Škocjanske jame / Richard Walters in Geodetski vestnik, Vol 64 n° 1 (March - May 2020)  

Permalink

Les missions photogrammétriques réalisées par drone au centimètre sans points de calage au sol / Olivier Degueldre in XYZ, n° 162 (mars 2020)

Permalink

Validation of marine geoid models by utilizing hydrodynamic model and shipborne GNSS profiles / Sander Varbla in Marine geodesy, Vol 43 n° 2 (March 2020)  

Permalink

Acquisition par drone et le récolement en VRD / Florent Authié (2020)  

Permalink

Convolutional Neural Networks for embedded vision / Lucas Fernandez Brillet (2020)  

Permalink

Orléans monte sa maquette virtuelle / Anonyme in Géomatique expert, n° 127 (avril - mai 2019)

Permalink

Multimodal scene understanding: algorithms, applications and deep learning, ch. 8. Multimodal localization for embedded systems: a survey / Imane Salhi (2019)  

Permalink