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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

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)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 86 n° 8 (August 2020) . - pp 479-501 Titre : History of laser scanning, part 2: the later phase of industrial and heritage applications Type de document : Article/Communication Auteurs : Adam P. Spring, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 479-501 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] balayage laser [Termes IGN] évolution technologique [Termes IGN] histoire des sciences et techniques [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] télémètre laser [Termes IGN] télémétrie laser terrestre [Termes IGN] travaux de terrain Résumé : (Auteur) The second part of this article examines the transition of midrange terrestrial laser scanning (TLS)–from applied research to applied markets. It looks at the crossover of technologies; their connection to broader developments in computing and microelectronics; and changes made based on application. The shift from initial uses in on-board guidance systems and terrain mapping to tripod-based survey for as-built documentation is a main focus. Origins of terms like digital twin are identified and, for the first time, the earliest examples of cultural heritage (CH) based midrange TLS scans are shown and explained. Part two of this history of laser scanning is a comprehensive analysis upto the year 2020. Numéro de notice : A2020-435 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.86.8.479 Date de publication en ligne : 01/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.86.8.479 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95703 [article]

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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)  

Public [article]  inGeo-spatial Information Science > vol 23 n° 2 (June 2020) . - pp 165 - 181 Titre : Accuracy assessment of real-time kinematics (RTK) measurements on unmanned aerial vehicles (UAV) for direct geo-referencing Type de document : Article/Communication Auteurs : Desta Ekaso, Auteur ; Francesco Nex, Auteur ; Norman Kerle, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 165 - 181 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] aérotriangulation [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] géoréférencement direct [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] instrument embarqué [Termes IGN] positionnement cinématique en temps réel [Termes IGN] précision du positionnement [Termes IGN] récepteur GNSS Résumé : (auteur) Geospatial information acquired with Unmanned Aerial Vehicles (UAV) provides valuable decision-making support in many different domains, and technological advances coincide with a demand for ever more sophisticated data products. One consequence is a research and development focus on more accurately referenced images and derivatives, which has long been a weakness especially of low to medium cost UAV systems equipped with relatively inexpensive inertial measurement unit (IMU) and Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers. This research evaluates the positional accuracy of the real-time kinematics (RTK) GNSS on the DJI Matrice 600 Pro, one of the first available and widely used UAVs with potentially surveying-grade performance. Although a very high positional accuracy of the drone itself of 2 to 3 cm is claimed by DJI, the actual accuracy of the drone RTK for positioning the images and for using it for mapping purposes without additional ground control is not known. To begin with, the actual GNSS RTK position of reference center (the physical point on the antenna) on the drone is not indicated, and uncertainty regarding this also exists among the professional user community. In this study the reference center was determined through a set of experiments using the dual frequency static Leica GNSS with RTK capability. The RTK positioning data from the drone were then used for direct georeferencing, and its results were evaluated. Test flights were carried out over a 70 x 70 m area with an altitude of 40 m above the ground, with a ground sampling distance of 1.3 cm. Evaluated against ground control points, the planimetric accuracy of direct georeferencing for the photogrammetric product ranged between 30 and 60 cm. Analysis of direct georeferencing results showed a time delay of up to 0.28 seconds between the drone GNSS RTK and camera image acquisition affecting direct georeferencing results. Numéro de notice : A2020-319 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1080/10095020.2019.1710437 Date de publication en ligne : 23/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2019.1710437 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95184 [article]

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)  

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

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

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

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

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

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

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Potentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne / Florent Abdelghafour (2019)  

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Image processing in agriculture and forestry / Gonzalo Pajares Martinsanz (2018)  

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Suivi d’objet par capteurs visuels et inertiels sur systèmes embarqués / Imane Salhi (2018)    

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