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Learning sequential slice representation with an attention-embedding network for 3D shape recognition and retrieval in MLS point clouds / Zhipeng Luo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 161 (March 2020)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 161 (March 2020) . - pp 147 - 163 Titre : Learning sequential slice representation with an attention-embedding network for 3D shape recognition and retrieval in MLS point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhipeng Luo, Auteur ; Di Liu, Auteur ; Jonathan Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 147 - 163 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] balayage laser [Termes descripteurs IGN] données laser [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] graphe [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] semis de points [Termes descripteurs IGN] télémétrie laser mobile Résumé : (Auteur) The representation of 3D data is the key issue for shape analysis. However, most of the existing representations suffer from high computational cost and structure information loss. This paper presents a novel sequential slice representation with an attention-embedding network, named RSSNet, for 3D point cloud recognition and retrieval in road environments. RSSNet has two main branches. Firstly, a sequential slice module is designed to map disordered 3D point clouds to ordered sequence of shallow feature vectors. A gated recurrent unit (GRU) module is applied to encode the spatial and content information of these sequential vectors. The second branch consists of a key-point based graph convolution network (GCN) with an embedding attention strategy to fuse the sequential and global features to refine the structure discriminability. Three datasets were used to evaluate the proposed method, one acquired by our mobile laser scanning (MLS) system and two public datasets (KITTI and Sydney Urban Objects). Experimental results indicated that the proposed method achieved better performance than recognition and retrieval state-of-the-art methods. RSSNet provided recognition rates of 98.08%, 95.77% and 70.83% for the above three datasets, respectively. For the retrieval task, RSSNet obtained excellent mAP values of 95.56%, 87.16% and 69.99% on three datasets, respectively. Numéro de notice : A2020-064 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.01.003 date de publication en ligne : 22/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.01.003 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94582 [article]

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Georeferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection / Edward Osada in Survey review, Vol 52 n°370 (January 2020)  

Public [article]  inSurvey review > Vol 52 n°370 (January 2020) . - pp 24 - 30 Titre : Georeferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Edward Osada, Auteur ; Krzysztof Karsznia, Auteur ; Izabela Karsznia, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 24 - 30 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Topographie [Termes descripteurs IGN] ajustement de paramètres [Termes descripteurs IGN] bâtiment [Termes descripteurs IGN] compensation par moindres carrés [Termes descripteurs IGN] détection de contours [Termes descripteurs IGN] information géographique [Termes descripteurs IGN] mesurage d'angles [Termes descripteurs IGN] méthode robuste [Termes descripteurs IGN] point de nivellement [Termes descripteurs IGN] point GNSS nivelé [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes Résumé : (auteur) The paper presents a new method of georeferenced measurements of building objects with their simultaneous shape detection. The method is based on a robust adjustment of a linear network localised on the measured object and connected to GNSS-surveyed points deployed near building corners. In the robust adjustment process, the angles of the object physically outlying from their theoretical design values are detected, the remaining angles retain the design values. The performed field surveying experiment underlined the effectiveness of the proposed method. Numéro de notice : A2020-025 Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00396265.2018.1511033 date de publication en ligne : 17/08/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00396265.2018.1511033 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94473 [article]

Traffic signal detection from in-vehicle GPS speed profiles using functional data analysis and machine learning / Yann Méneroux in International Journal of Data Science and Analytics JDSA, vol inconnu ([01/10/2019])  

Public [article]  inInternational Journal of Data Science and Analytics JDSA > vol inconnu [01/10/2019] Titre : Traffic signal detection from in-vehicle GPS speed profiles using functional data analysis and machine learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Guillaume Saint Pierre, Auteur ; Mohammad Ghasemi Hamed, Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; O. Orfila, Auteur Année de publication : 2019 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] analyse fonctionnelle (mathématiques) [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] carte routière [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] données routières [Termes descripteurs IGN] feu de circulation [Termes descripteurs IGN] inférence [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes [Termes descripteurs IGN] signalisation routière [Termes descripteurs IGN] trace GPS [Termes descripteurs IGN] trafic routier [Termes descripteurs IGN] transformation en ondelettes [Termes descripteurs IGN] vitesse Résumé : (auteur) The increasing availability of large-scale global positioning system data stemming from in-vehicle-embedded terminal devices enables the design of methods deriving road network cartographic information from drivers’ recorded traces. Some machine learning approaches have been proposed in the past to train automatic road network map inference, and recently this approach has been successfully extended to infer road attributes as well, such as speed limitation or number of lanes. In this paper, we address the problem of detecting traffic signals from a set of vehicle speed profiles, under a classification perspective. Each data instance is a speed versus distance plot depicting over a hundred profiles on a 100-m-long road span. We proposed three different ways of deriving features: The first one relies on the raw speed measurements; the second one uses image recognition techniques; and the third one is based on functional data analysis. We input them into most commonly used classification algorithms, and a comparative analysis demonstrated that a functional description of speed profiles with wavelet transforms seems to outperform the other approaches with most of the tested classifiers. It also highlighted that random forests yield an accurate detection of traffic signals, regardless of the chosen feature extraction method, while keeping a remarkably low confusion rate with stop signs. Numéro de notice : A2019-497 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s41060-019-00197-x date de publication en ligne : 04/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s41060-019-00197-x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93755 [article]

Generating urban morphologies at large scales / Juste Raimbault (2019)    

Public Titre : Generating urban morphologies at large scales Type de document : Article/Communication Auteurs : Juste Raimbault, Auteur ; Julien Perret , Auteur Congrès : Alife 2019, Conference on Artificial life (29 juillet - 2 aout 2019; Newcastle, Royaume-uni) , Commanditaire Editeur : Cambridge [Massachusetts - Etats-Unis] : MIT Press Année de publication : 2019 Projets : DynamiCity / Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] Europe (géographie politique) [Termes descripteurs IGN] grande échelle [Termes descripteurs IGN] indicateur [Termes descripteurs IGN] modèle numérique [Termes descripteurs IGN] modélisation de processus [Termes descripteurs IGN] morphologie mathématique [Termes descripteurs IGN] morphologie urbaine [Termes descripteurs IGN] OpenStreetMap [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes [Termes descripteurs IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) At large scales, typologies of urban form and corresponding generating processes remain an open question with important implications regarding urban planning policies and sustainability. We propose in this paper to generate urban configurations at large scales, typically of districts, with morphogene-sis models, and compare these to real configurations according to morphological indicators. Real values are computed on a large sample of districts taken in European urban areas. We calibrate each model and show their complementarity to approach the variety of real urban configurations, paving the way to multi-model approaches of urban morphogenesis. Numéro de notice : C2019-013 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished DOI : sans En ligne : https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02265415 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93262

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Spatially sensitive statistical shape analysis for pedestrian recognition from LIDAR data / Michalis A. Savelonas in Computer Vision and image understanding, vol 171 (June 2018)  

Public [article]  inComputer Vision and image understanding > vol 171 (June 2018) . - pp 1 - 9 Titre : Spatially sensitive statistical shape analysis for pedestrian recognition from LIDAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Michalis A. Savelonas, Auteur ; Ioannis Pratikakis, Auteur ; Theoharis Theoharis, Auteur ; Georgios Thanellas, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 1 - 9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] classification barycentrique [Termes descripteurs IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes descripteurs IGN] codage [Termes descripteurs IGN] détection de piéton [Termes descripteurs IGN] discrétisation spatiale [Termes descripteurs IGN] distribution de Fisher [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] échantillonnage de données [Termes descripteurs IGN] image à basse résolution [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes Résumé : (auteur) Range-based pedestrian recognition is instrumental towards the development of autonomous driving and driving assistance systems. This work introduces encoding methods for pedestrian recognition, based on statistical shape analysis of 3D LIDAR data. The proposed approach has two variants, based on the encoding of local shape descriptors either in a spatially agnostic or spatially sensitive fashion. The latter method derives more detailed cues, by enriching the ‘gross’ information reflected by overall statistics of local shape descriptors, with ‘fine-grained’ information reflected by statistics associated with spatial clusters. Experiments on artificial LIDAR datasets, which include challenging samples, as well as on a large scale dataset of real LIDAR data, lead to the conclusion that both variants of the proposed approach (i) obtain high recognition accuracy, (ii) are robust against low-resolution sampling, (iii) are robust against increasing distance, and (iv) are robust against non-standard shapes and poses. On the other hand, the spatially-sensitive variant is more robust against partial occlusion and bad clustering. Numéro de notice : A2018-586 Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.cviu.2018.06.001 date de publication en ligne : 15/06/2018 En ligne : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314218300766 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92439 [article]

Fine-grained object recognition and zero-shot learning in remote sensing imagery / Gencer Sumbul in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)  

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Recognition of building group patterns in topographic maps based on graph partitioning and random forest / Xianjin He in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)  

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A typification method for linear pattern in urban building generalisation / Xianyong Gong in Geocarto international, vol 33 n° 2 (February 2018)  

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The analysis and measurement of building patterns using texton co-occurrence matrices / Wenhao Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)  

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Télédétection pour l'observation des surfaces continentales, ch. 6. Méthodes de traitement de données lidar / Clément Mallet (2017)

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A novel computer-aided tree species identification method based on burst wind segmentation of 3D bark textures / Alice Ahlem Othmani in Machine Vision and Applications, vol 27 n° 5 (July 2016)  

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Grid pattern recognition in road networks using the C4.5 algorithm / Jing Tian in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 3 (June 2016)  

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Automatic keyline recognition and 3D reconstruction for quasi-planar façades in close-range images / Chang Li in Photogrammetric record, vol 31 n° 153 (March - May 2016)  

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Improved salient feature-based approach for automatically separating photosynthetic and nonphotosynthetic components within terrestrial Lidar point cloud data of forest canopies / Lixia Ma in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 2 (February 2016)  

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Construction de modèles 3D à partir de données vidéo fisheye / Julien Moreau (2016)  

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