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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > analyse d'image numérique > analyse d'image orientée objet > détection d'objet
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Titre : Remote sensing for target object detection and identification Type de document : Monographie Auteurs : Gemine Vivone, Éditeur scientifique ; Paolo Addesso, Éditeur scientifique ; Amanda Ziemann, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 336 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03928-333-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] surveillance de l'urbanisation
[Termes IGN] surveillance écologiqueRésumé : (éditeur) Target object detection and identification are among the primary uses for a remote sensing system. This is crucial in several fields, including environmental and urban monitoring, hazard and disaster management, and defense and military. In recent years, these analyses have used the tremendous amount of data acquired by sensors mounted on satellite, airborne, and unmanned aerial vehicle (UAV) platforms. This book promotes papers exploiting different remote sensing data for target object detection and identification, such as synthetic aperture radar (SAR) imaging and multispectral and hyperspectral imaging. Several cutting-edge contributions, which provide examples of how to select of a technology or another depending on the specific application, will be detailed. Note de contenu : Editorial
1- Pixel tracking to estimate rivers water flow elevation using Cosmo-SkyMed synthetic aperture radar data
2- Flood distance algorithms and fault hidden danger recognition for transmission line towers based on SAR Images
3- Geospatial object detection on high resolution remote sensing imagery based on double multi-scale feature pyramid network
4- A novel multi-model decision fusion network for object detection in remote sensing images
5- Local region proposing for frame-based vehicle detection in satellite videos
6- Efficient object detection framework and hardware architecture for remote sensing images
7- Unsupervised saliency model with color Markov chain for oil tank detection
8- Affine-function transformation-based object matching for vehicle detection from unmanned aerial vehicle imagery
9- Hyperspectral anomaly detection via dictionary construction-based low-rank representation and adaptive weighting
10- Infrared small target detection based on non-convex optimization with Lp-Norm constraint
11- Infrared small target detection based on partial sum of the tensor nuclear norm
12- Infrared small-faint target detection using non-i.i.d. mixture of Gaussians and flux density
13- Mask sparse representation based on semantic features for thermal infrared target tracking
14- Infrared optical observability of an earth entry orbital test vehicle using ground-based remote sensorsNuméro de notice : 25885 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03928-333-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03928-333-0 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95781
Titre : WeCount, le trafic compté par les citoyens Type de document : Mémoire Auteurs : Victor Oxombre, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 34 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bicyclette
[Termes IGN] comptage
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de piéton
[Termes IGN] Dublin (Irlande ; ville)
[Termes IGN] image infrarouge
[Termes IGN] image thermique
[Termes IGN] Raspberry Pi
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] visualisation de donnéesIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’objectif principal du projet Européen WeCount est d’optimiser le processus de comptage du trafic en direct en dotant les communautés locales de capteurs à faible coût. Le projet fournira aux communautés locales de 5 villes Européennes des capteurs entièrement automatisés, appelés Telraam, capables de compter les voitures, les piétons, les vélos et les véhicules lourds. Le Spatial Dynamics Lab a pour mission d’impliquer les communautés locales dans des activités de science citoyenne avec le capteur dans les rues de Dublin. Mon superviseur Mr Francesco PILLA, le directeur du laboratoire, souhaite apporter des améliorations sur le capteur. Ces modifications permettront d’avoir un comptage durant la journée et la nuit, et une meilleure qualité de comptage. Ainsi, des données plus significatives sur le trafic en direct seront envoyées au gouvernement local. Pour cela, une étude documentaire sera effectuée sur la possibilité de détecter des objets de nuit. Ensuite, la faisabilité pratique de la théorie sera étudiée. Enfin, une plate-forme de visualisation locale sera mise en place. Note de contenu : Introduction
1. Détection d’objets par la caméra et installation
1.1 Détection d’objets en vidéo
1.2 Choix de caméra
1.3 Installation du capteur
2. Comptage avec le Telraam
2.1 Détection et traçage d’objets du Telraam
2.2 Adaptation à une caméra infrarouge
2.3 Détection de nuit
3. Version locale de Kepler.gl
3.1 Principe de Kepler.gl
3.2 React et Redux
3.3 Site obtenu
ConclusionNuméro de notice : 26354 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Spatial Dynamics Lab Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95785 Documents numériques
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WeCount, le trafic compté par les citoyens - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Ship identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning / Clément Dechesne in Remote sensing, Vol 11 n° 24 (December-2 2019)
[article]
Titre : Ship identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Sébastien Lefèvre, Auteur ; Rodolphe Vadaine, Auteur ; Guillaume Hajduch, Auteur ; Ronan Fablet, Auteur Année de publication : 2019 Projets : SESAME / Fablet, Ronan Article en page(s) : n° 2997 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] navire
[Termes IGN] objet mobileRésumé : (auteur) The monitoring and surveillance of maritime activities are critical issues in both military and civilian fields, including among others fisheries’ monitoring, maritime traffic surveillance, coastal and at-sea safety operations, and tactical situations. In operational contexts, ship detection and identification is traditionally performed by a human observer who identifies all kinds of ships from a visual analysis of remotely sensed images. Such a task is very time consuming and cannot be conducted at a very large scale, while Sentinel-1 SAR data now provide a regular and worldwide coverage. Meanwhile, with the emergence of GPUs, deep learning methods are now established as state-of-the-art solutions for computer vision, replacing human intervention in many contexts. They have been shown to be adapted for ship detection, most often with very high resolution SAR or optical imagery. In this paper, we go one step further and investigate a deep neural network for the joint classification and characterization of ships from SAR Sentinel-1 data. We benefit from the synergies between AIS (Automatic Identification System) and Sentinel-1 data to build significant training datasets. We design a multi-task neural network architecture composed of one joint convolutional network connected to three task specific networks, namely for ship detection, classification, and length estimation. The experimental assessment shows that our network provides promising results, with accurate classification and length performance (classification overall accuracy: 97.25%, mean length error: 4.65 m ± 8.55 m). Numéro de notice : A2019-632 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs11242997 Date de publication en ligne : 13/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs11242997 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95325
in Remote sensing > Vol 11 n° 24 (December-2 2019) . - n° 2997[article]Half a percent of labels is enough: efficient animal detection in UAV imagery using deep CNNs and active learning / Benjamin Kellenberger in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)
[article]
Titre : Half a percent of labels is enough: efficient animal detection in UAV imagery using deep CNNs and active learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Benjamin Kellenberger, Auteur ; Diego Marcos, Auteur ; Sylvain Lobry, Auteur ; Devis Tuia, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 9524 - 9533 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] faune locale
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] Namibie
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] recensementRésumé : (auteur) We present an Active Learning (AL) strategy for reusing a deep Convolutional Neural Network (CNN)-based object detector on a new data set. This is of particular interest for wildlife conservation: given a set of images acquired with an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and manually labeled ground truth, our goal is to train an animal detector that can be reused for repeated acquisitions, e.g., in follow-up years. Domain shifts between data sets typically prevent such a direct model application. We thus propose to bridge this gap using AL and introduce a new criterion called Transfer Sampling (TS). TS uses Optimal Transport (OT) to find corresponding regions between the source and the target data sets in the space of CNN activations. The CNN scores in the source data set are used to rank the samples according to their likelihood of being animals, and this ranking is transferred to the target data set. Unlike conventional AL criteria that exploit model uncertainty, TS focuses on very confident samples, thus allowing quick retrieval of true positives in the target data set, where positives are typically extremely rare and difficult to find by visual inspection. We extend TS with a new window cropping strategy that further accelerates sample retrieval. Our experiments show that with both strategies combined, less than half a percent of oracle-provided labels are enough to find almost 80% of the animals in challenging sets of UAV images, beating all baselines by a margin. Numéro de notice : A2019-598 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2927393 Date de publication en ligne : 20/08/2019 En ligne : http://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2927393 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94592
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 12 (December 2019) . - pp 9524 - 9533[article]Sig-NMS-based faster R-CNN combining transfer learning for small target detection in VHR optical remote sensing imagery / Ruchan Dong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 11 (November 2019)
[article]
Titre : Sig-NMS-based faster R-CNN combining transfer learning for small target detection in VHR optical remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Ruchan Dong, Auteur ; Dazhuan Xu, Auteur ; Jin Zhao, Auteur ; Licheng Jiao, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 8534 - 8545 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] zone d'intérêtRésumé : (auteur) Small target detection is a challenging task in veryhigh-resolution (VHR) optical remote sensing imagery, because small targets occupy a minuscule number of pixels and are easily disturbed by backgrounds or occluded by others. Although current convolutional neural network (CNN)-based approaches perform well when detecting normal objects, they are barely suitable for detecting small ones. Two practical problems stand in their way. First, current CNN-based approaches are not specifically designed for the minuscule size of small targets (~15 or ~10 pixels in extent). Second, no well-established data sets include labeled small targets and establishing one from scratch is labor-intensive and time-consuming. To address these two issues, we propose an approach that combines Sig-NMS-based Faster R-CNN with transfer learning. Sig-NMS replaces traditional non-maximum suppression (NMS) in the stage of region proposal network and decreases the possibility of missing small targets. Transfer learning can effectively label remote sensing images by automatically annotating both object classes and object locations. We conduct an experiment on three data sets of VHR optical remote sensing images, RSOD, LEVIR, and NWPU VHR-10, to validate our approach. The results demonstrate that the proposed approach can effectively detect small targets in the VHR optical remote sensing images of about 10 × 10 pixels and automatically label small targets as well. In addition, our method presents better mean average precisions than other state-of-the-art methods: 1.5% higher when performing on the RSOD data set, 17.8% higher on the LEVIR data set, and 3.8% higher on NWPU VHR-10. Numéro de notice : A2019-595 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2019.2921396 Date de publication en ligne : 15/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2921396 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94587
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 57 n° 11 (November 2019) . - pp 8534 - 8545[article]Scene context-driven vehicle detection in high-resolution aerial images / Chao Tao in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 57 n° 10 (October 2019)PermalinkPartial linear NMF-based unmixing methods for detection and area estimation of photovoltaic panels in urban hyperspectral remote sensing data / Moussa Sofiane Karoui in Remote sensing, vol 11 n° 18 (September 2019)PermalinkDetecting and mapping traffic signs from Google Street View images using deep learning and GIS / Andrew Campbell in Computers, Environment and Urban Systems, vol 77 (september 2019)PermalinkDevelopment and evaluation of a deep learning model for real-time ground vehicle semantic segmentation from UAV-based thermal infrared imagery / Mehdi Khoshboresh Masouleh in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkExploitation of deep learning in the automatic detection of cracks on paved roads / Won Mo Jung in Geomatica, vol 73 n° 2 (June 2019)PermalinkPatch-based detection of dynamic objects in CrowdCam images / Gagan Kanojia in The Visual Computer, vol 35 n° 4 (April 2019)PermalinkVehicle detection in aerial images / Michael Ying Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 4 (avril 2019)PermalinkAn image-pyramid-based raster-to-vector conversion (IPBRTVC) framework for consecutive-scale cartography and synchronized generalization of classic objects / Chang Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 3 (March 2019)PermalinkSemantic understanding of scenes through the ADE20K dataset / Bolei Zhou in International journal of computer vision, vol 127 n° 3 (March 2019)PermalinkDétection de fenêtres dans un nuage de points de façade et positionnement semi-automatique dans un logiciel BIM / Julie Thierry (2019)PermalinkDétection et localisation d'objets 3D par apprentissage profond en topologie capteur / Pierre Biasutti (2019)PermalinkPermalinkRobust vehicle detection in aerial images using bag-of-words and orientation aware scanning / Hailing Zhou in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 12 (December 2018)PermalinkMulti-scale object detection in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Zhipeng Deng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 145 - part A (November 2018)PermalinkAutomated extraction of 3D vector topographic feature line from terrain point cloud / Wei Zhou in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)PermalinkNovel fusion approach on automatic object extraction from spatial data: case study Worldview-2 and TOPO5000 / Umut Gunes Sefercik in Geocarto international, vol 33 n° 10 (October 2018)PermalinkAugmented reality meets computer vision : efficient data generation for urban driving scenes / Hassan Abu Alhaija in International journal of computer vision, vol 126 n° 9 (September 2018)PermalinkAdaptive correlation filters with long-term and short-term memory for object tracking / Chao Ma in International journal of computer vision, vol 126 n° 8 (August 2018)PermalinkA light and faster regional convolutional neural network for object detection in optical remote sensing images / Peng Ding in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 141 (July 2018)PermalinkPredicting foreground object ambiguity and efficiently crowdsourcing the segmentation(s) / Danna Gurari in International journal of computer vision, vol 126 n° 7 (July 2018)PermalinkApplication of deep learning for object detection / Ajeet Ram Pathak in Procedia Computer Science, vol 132 (2018)PermalinkPermalinkFacade repetition detection in a fronto-parallel view with fiducial lines extraction / Hongfei Xiao in Neurocomputing, vol 273 (January 2018)PermalinkRéseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne / Jean Ogier du Terrail (2018)PermalinkUtilisation de véhicules traceurs pour la détection et la localisation de l'infrastructure routière par apprentissage automatique / Yann Méneroux (2018)PermalinkOccupancy modelling for moving object detection from Lidar point clouds: A comparative study / Wen Xiao in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-2/W4 (September 2017)PermalinkEstimating the spatial distribution, extent and potential lignocellulosic biomass supply of Trees Outside Forests in Baden-Wuerttemberg using airborne LiDAR and OpenStreetMap data / Joachim Maack in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 58 (June 2017)PermalinkSemiautomatic detection and classification of materials in historic buildings with low-cost photogrammetric equipment / Javier Sanchez in Journal of Cultural Heritage, vol 25 (May - June 2017)PermalinkApplying detection proposals to visual tracking for scale and aspect ratio adaptability / Dafei Huang in International journal of computer vision, vol 122 n° 3 (May 2017)PermalinkA classification-segmentation framework for the detection of individual trees in dense MMS point cloud data acquired in urban areas / Martin Weinmann in Remote sensing, vol 9 n° 3 (March 2017)PermalinkIndustrialisation des processus d'extraction d'objets à partir de données photogrammétriques par drones / Jérémie Brossard in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017)PermalinkCartographie et interprétation de l'environnement par drone / Martial Sanfourche in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)PermalinkContributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et lidar / Nesrine Chehata (2017)PermalinkPermalinkTélédétection pour l'observation des surfaces continentales, Volume 1. Observation des surfaces continentales par télédétection optique / Nicolas Baghdadi (2017)PermalinkUrban objects classification by spectral library: Feasibility and applications / Walid Ouerghemmi (2017)PermalinkUtilisation de données satellites dans le combat contre l'esclavage moderne / Florent Negrel-Teodori (2017)PermalinkPermalinkVision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique / Maxime Derome (2017)PermalinkA probabilistic approach to detect mixed periodic patterns from moving object data / Jun Li in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)PermalinkDétection de réseaux et intégration sous SIG / Achille Ernest Tadjuidje in Géomatique expert, n° 111 (juillet- août 2016)PermalinkSimultaneous detection and tracking of pedestrian from panoramic laser scanning data / Wen Xiao in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol III-3 (July 2016)PermalinkStreet-side vehicle detection, classification and change detection using mobile laser scanning data / Wen Xiao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 114 (April 2016)PermalinkRotation-and-scale-invariant airplane detection in high-resolution satellite images based on deep-Hough-forests / Yongtao Yu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 112 (February 2016)PermalinkPermalink