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Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles in XYZ, n° 167 (juin 2021)

Public [article]  inXYZ > n° 167 (juin 2021) . - pp 33-38 Titre : Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne Type de document : Article/Communication Auteurs : Valentin Desbiolles, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 33-38 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] Autocad Map [Termes IGN] automatisation des processus [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] dessin assisté par ordinateur [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] orthoimage [Termes IGN] transformation de Hough [Termes IGN] voie ferrée Résumé : (Auteur) Ce projet propose une étude sur l’insertion automatique d’objets utiles au fonctionnement d’une voie ferrée dans un plan DAO. Ces objets sont visibles sur des orthophotos acquises par moyens aéroportés (drone ou hélicoptère). La solution se scinde en deux grands axes : - la détection et la localisation des objets d’intérêt sur une orthophoto ; - leurs insertions dans un plan DAO. Ce PFE parcourt ainsi les différentes techniques pour automatiser une phase de reconnaissance de certains éléments cibles sur une image pour finir sur le développement d’une méthode permettant de les reporter dans un plan DAO automatiquement. Numéro de notice : A2021-462 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans date de publication en ligne : 01/06/2021 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97928 [article]

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Integration of an InSAR and ANN for sinkhole susceptibility mapping: A case study from Kirikkale-Delice (Turkey) / Hakan Nefeslioglu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 3 (March 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 3 (March 2021) . - n° 119 Titre : Integration of an InSAR and ANN for sinkhole susceptibility mapping: A case study from Kirikkale-Delice (Turkey) Type de document : Article/Communication Auteurs : Hakan Nefeslioglu, Auteur ; Beste Tavus, Auteur ; Melahat Er, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 119 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection [Termes IGN] aléa [Termes IGN] analyse de sensibilité [Termes IGN] carte géomorphologique [Termes IGN] cartographie des risques [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] effondrement de terrain [Termes IGN] grotte [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] itinéraire [Termes IGN] surveillance géologique [Termes IGN] train à grande vitesse [Termes IGN] Turquie [Termes IGN] voie ferrée [Termes IGN] vulnérabilité Résumé : (auteur) Suitable route determination for linear engineering structures is a fundamental problem in engineering geology. Rapid evaluation of alternative routes is essential, and novel approaches are indispensable. This study aims to integrate various InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) techniques for sinkhole susceptibility mapping in the Kirikkale-Delice Region of Turkey, in which sinkhole formations have been observed in evaporitic units and a high-speed train railway route has been planned. Nine months (2019-2020) of ground deformations were determined using data from the European Space Agency’s (ESA) Sentinel-1A/1B satellites. A sinkhole inventory was prepared manually using satellite optical imagery and employed in an ANN (Artificial Neural Network) model with topographic conditioning factors derived from InSAR digital elevation models (DEMs) and morphological lineaments. The results indicate that high deformation areas on the vertical displacement map and sinkhole-prone areas on the sinkhole susceptibility map (SSM) almost coincide. InSAR techniques are useful for long-term deformation monitoring and can be successfully associated in sinkhole susceptibility mapping using an ANN. Continuous monitoring is recommended for existing sinkholes and highly susceptible areas, and SSMs should be updated with new results. Up-to-date SSMs are crucial for the route selection, planning, and construction of important transportation elements, as well as settlement site selection, in such regions. Numéro de notice : A2021-232 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10030119 date de publication en ligne : 27/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10030119 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97226 [article]

Dynamic mechanism of blown sand hazard formation at the Jieqiong section of the Lhasa–Shigatse railway / Shengbo Xie in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 12 n° 1 (2021)  

Public [article]  inGeomatics, Natural Hazards and Risk > vol 12 n° 1 (2021) . - pp 154 - 166 Titre : Dynamic mechanism of blown sand hazard formation at the Jieqiong section of the Lhasa–Shigatse railway Type de document : Article/Communication Auteurs : Shengbo Xie, Auteur ; Jianjun Qu, Auteur ; Yingjun Pang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 154 - 166 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] météorologie locale [Termes IGN] modèle dynamique [Termes IGN] prévention des risques [Termes IGN] risque naturel [Termes IGN] sable [Termes IGN] Tibet [Termes IGN] variation saisonnière [Termes IGN] vent de sable [Termes IGN] vitesse [Termes IGN] voie ferrée Résumé : (auteur) Blown sand hazards at the Jieqiong section of the Lhasa–Shigatse railway are severe, and their formation mechanism is unclear. Moreover, sand prevention and control work cannot be carried out. Therefore, the dynamic mechanism of blown sand at the Jieqiong section of the Lhasa–Shigatse Railway was investigated by field observation, laboratory analysis, and calculation. Results show that the yearly sand–moving wind at the Jieqiong section commonly originates from the SW direction. The yearly resultant drift direction and the yearly resultant angle of the maximum possible sand transport quantity are NE direction. The angle between railway trend and sand transport direction is 5°–30°. During dry season, sand materials are blown up by the wind, forming wind–sand flow and movement to the NE direction, at which they are blocked by the railway roadbed. Consequently, accumulation occurs and causes serious damage. Strong wind and dryness are synchronous within a season. The directions of sand source and prevailing wind are consistent, thereby aggravating the blown sand dynamic further. The present results provide a reference for controlling sand hazards in the locale. Numéro de notice : A2021-109 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/19475705.2020.1863268 date de publication en ligne : 28/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1863268 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96906 [article]

Les stations virtuelles au service de la cartographie mobile / Mathieu Regul in XYZ, n° 165 (décembre 2020)

Public [article]  inXYZ > n° 165 (décembre 2020) . - pp 41 - 46 Titre : Les stations virtuelles au service de la cartographie mobile Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Regul, Auteur ; Florian Birot, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 41 - 46 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] auscultation d'ouvrage [Termes IGN] base de données localisées 3D [Termes IGN] calcul d'itinéraire [Termes IGN] données GNSS [Termes IGN] données laser [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] instrumentation Riegl [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] station virtuelle [Termes IGN] surveillance d'ouvrage [Termes IGN] système de numérisation mobile [Termes IGN] voie ferrée Résumé : (Auteur) SNCF Réseau utilise les scanners laser 3D depuis plus de dix ans. L'utilisation des nuages de points et des scanners laser (statiques et dynamiques) a permis d'augmenter les rendements des relevés et de fiabiliser bon nombre de traitements. En 2013, la division Assistance Travaux et Topographie (ATT) s’est équipée d’un scanner laser dynamique RiEGL VMX-450, devenant ainsi le premier gestionnaire d’infrastructures au monde à s’équiper de cette technologie. En 2019, SNCF Réseau a équipé trois engins de mesures avec des systèmes scanners laser dynamique RiEGL New VMX-Rail afin de permettre une numérisation continue et cyclique du réseau ferré national. Les données ainsi récoltées permettent de maintenir à jour la base des obstacles du réseau ainsi que de cartographier ce dernier. Ces données forment également le socle du jumeau numérique du réseau ferré national. Le volume de données collecté grandissant sans cesse jusqu’à atteindre 200 000 km par an depuis 2020, il a été nécessaire de faire évoluer toutes les méthodologies d’acquisition et de calcul des nuages 3D issus des systèmes de cartographie mobile. Numéro de notice : A2020-772 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96664 [article]

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Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile / Yannick Faula (2020)  

Public Titre : Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile : application à la reconnaissance de défauts sur ouvrages d’art Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yannick Faula, Auteur ; Véronique Eglin, Directeur de thèse Editeur : Lyon : Institut National des Sciences Appliquées INSA Lyon Année de publication : 2020 Importance : 168 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de Doctorat de l'Université de Lyon opérée au sein de l’INSA de Lyon, Spécialité Informatique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] détection de flou [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image captée par drone [Termes IGN] qualité d'image [Termes IGN] seuillage d'image [Termes IGN] surveillance d'ouvrage [Termes IGN] temps réel [Termes IGN] voie ferrée Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Le réseau ferroviaire français dispose d’une infrastructure de grande ampleur qui se compose de nombreux ouvrages d’art. Ces derniers subissent les dégradations du temps et du trafic et font donc l’objet d’une surveillance périodique pour détecter l’apparition de défauts. Aujourd’hui, cette inspection se fait en grande partie, visuellement par des opérateurs experts. Plusieurs entreprises testent de nouveaux vecteurs d’acquisition photo comme le drone, destinés à la surveillance des ouvrages de génie civil. Dans cette thèse, l’objectif principal est de développer un système capable de détecter, localiser et enregistrer d’éventuels défauts de l’ouvrage. Un grand défi est de détecter des défauts sous-pixels comme les fissures en temps réel pour améliorer l’acquisition. Pour cela, une analyse par seuillage local a été conçue pour traiter de grandes images. Cette analyse permet d’extraire des points d’intérêts (Points FLASH : Fast Local Analysis by threSHolding) où une ligne droite peut se faufiler. La mise en relation intelligente de ces points permet de détecter et localiser les fissures fines. Les résultats de détection de fissures de surfaces altérées issues d’images d’ouvrages d’art démontrent de meilleures performances en temps de calcul et robustesse que les algorithmes existants. En amont de l’étape de détection, il est également nécessaire de s’assurer que les images acquises soient de bonne qualité pour réaliser le traitement. Une mauvaise mise au point ou un flou de bougé sont à bannir. Nous avons développé une méthode réutilisant les calculs de la détection en extrayant des mesures de LocalBinaryPatterns(LBP) afin de vérifier la qualité en temps réel. Enfin, pour réaliser une acquisition permettant une reconstruction photogrammétrique, les images doivent avoir un recouvrement suffisant. Notre algorithme, réutilisant les points d’intérêts de la détection, permet un appariement simple entre deux images sans passer par des algorithmes de type RANSAC. Notre méthode est invariante en rotation, translation et à une certaine plage de changements d’échelle. Après l’acquisition, sur les images de qualité optimale, il est possible d’employer des méthodes plus coûteuses en temps comme les réseaux de neurones à convolution. Ces derniers bien qu’incapables d’assurer une détection de fissures en temps réel peuvent être utilisés pour détecter certains types d’avaries. Cependant, le manque de données impose la constitution de notre propre jeu de données. A l’aide d’approches de classification indépendante (classifieurs SVM one-class), nous avons développé un système flexible capable d’évoluer dans le temps, de détecter puis de classifier les différents types de défauts. Aucun système de ce type n’apparaît dans la littérature pour la détection de défauts sur ouvrages d’art. Les travaux réalisés sur l’extraction de caractéristiques sur des images pour la détection de défauts pourront être utiles dans d’autres applications telles que la navigation de véhicules intelligents ou le word-spotting. Note de contenu : 1. Contexte et motivations 1.1 Introduction 1.2 Contexte industriel : Inspection des ouvrages d’art 1.3 Autres domaines d’application des travaux de thèse 1.4 Contributions 1.5 Organisation du mémoire 2. Détection de défauts : les fissures 2.1 Introduction 2.2 Etat de l’art 2.3 Pré-traitement : super-résolution 2.4 Notre contribution : Les points FLASH 3. Détermination de la qualité de l’acquisition 3.1 Introduction 3.2 Etat de l’art 3.3 Détection du flou en temps réel 3.4 Evaluation pour la détection de fissures 3.5 Conclusion 4. Appariement d’images selon FLASH 4.1 Introduction 4.2 État de l’art 4.3 Contribution 4.4 Évaluation 4.5 Conclusion 5. Détection de défauts : les défauts surfaciques 87 5.1 Introduction 5.2 État de l’art sur la caractérisation de texture et la détection de défauts 5.3 Architecture proposée 5.4 Expérimentations 5.5 Spécialisation sur les éclatements de béton 5.6 Conclusion 6. Autres contributions 6.1 Introduction 6.2 Word Spotting 6.3 Détection de lignes droites et de segments orientés 6.4 Conclusion 7. Conclusion et Perspectives Numéro de notice : 26519 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Université de Lyon : 2020 Organisme de stage : LIRIS nature-HAL : Thèse En ligne : http://theses.insa-lyon.fr/publication/2020LYSEI077/these.pdf Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97359

Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)  

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Altamétris : des drones et des rails / Anonyme in Géomatique expert, n° 122 (mai-juin 2018)

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Analyse du risque végétation dans les emprises ferroviaires à partir de données LiDAR acquises par drones / Luc Perrin in XYZ, n° 154 (mars - mai 2018)

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Le MMS, un système mobile de relevé 3D / Christophe Dupré in Géomètre, n° 2148 (juin 2017)

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Industrialisation des processus d'extraction d'objets à partir de données photogrammétriques par drones / Jérémie Brossard in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)

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Fusing meter-resolution 4-D InSAR point clouds and optical images for semantic urban infrastructure monitoring / Yuanyuan Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 55 n° 1 (January 2017)  

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Use of the gyrotheodolite in underground networks of long high-speed railway tunnels / J. Velasco-Gómez, in Survey review, vol 48 n° 350 (September 2016)  

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Georeferencing of condition information from railway infrastructure / Lars Johannes in Navigation aérienne, maritime, spatiale, terrestre, vol 63 n° 250 (mai - août 2016)

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Planes versus trains / Flavien Viguier in GEO: Geoconnexion international, vol 15 n° 4 (April 2016)

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Qualification de la précision de données topographiques issues d’acquisitions par méthode scanner laser dynamique ferroporté / Audrey Jacquin in XYZ, n° 146 (mars - mai 2016)

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