Descripteur
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externesEtendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Structural segmentation and classification of mobile laser scanning point clouds with large variations in point density / Yuan Li in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 153 (July 2019)
Titre : Structural segmentation and classification of mobile laser scanning point clouds with large variations in point density Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuan Li, Auteur ; Bo Wu, Auteur ; Xuming Ge, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 151 - 165 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] classification
[Termes descripteurs IGN] densité des points
[Termes descripteurs IGN] espace urbain
[Termes descripteurs IGN] Hong-Kong
[Termes descripteurs IGN] Paris (75)
[Termes descripteurs IGN] scène urbaine
[Termes descripteurs IGN] segmentation hiérarchique
[Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] télémétrie laser mobileRésumé : (Auteur) Objects are formed by various structures and such structural information is essential for the identification of objects, especially for street facilities presented by mobile laser scanning (MLS) data with abundant details. However, due to the large volume of data, large variations in point density, noise and complexity of scanned scenes, the achievement of effective decomposition of objects into physical meaningful structures remains a challenge issue. And structural information has been rarely considered to improve the accuracy of distinguishing between objects with global or local similarity, such as traffic signs and traffic lights. Therefore, we propose a structural segmentation and classification method for MLS point clouds that is efficient and robust to variations in point density and complex urban scenes. During the segmentation stage, a novel region growing approach and a multi-size supervoxel segmentation algorithm robust to noise and varying density are combined to extract effective local shape descriptors. Structural components with physically meaningful labels are generated via structural labelling and clustering. During the classification stage, we consider the structural information at various scales and locations and encode it into a conditional random-field model for unary and pairwise inferences. High-order potentials are also introduced into the conditional random field to eliminate regional label noise. These high-order potentials are defined upon regions independent of connection relationships and can therefore take effect on isolated nodes. Experiments with two MLS datasets of typical urban scenes in Paris and Hong Kong were used to evaluate the performance of the proposed method. Nine and eleven different object classes were recognized from these two datasets with overall accuracies of 97.13% and 95.79%, respectively, indicating the effectiveness of the proposed method of interpreting complex urban scenes from point clouds with large variations in point density. Compared with previous studies on the Paris dataset, our method was able to recognize more classes and obtained a mean F1-score of 72.70% of seven common classes, being higher than the best of previous results. Numéro de notice : A2019-262 Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.05.007 date de publication en ligne : 28/05/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.05.007 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93075
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 153 (July 2019) . - pp 151 - 165[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019071 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2019073 DEP-RECP Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019072 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : A graph-based approach for the structural analysis of road and building layouts Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Domingo, Auteur ; Rémy Thibaud, Auteur ; Christophe Claramunt, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 59 - 72 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes descripteurs IGN] bati
[Termes descripteurs IGN] distance
[Termes descripteurs IGN] espace urbain
[Termes descripteurs IGN] graphe
[Termes descripteurs IGN] réseau routierRésumé : (Auteur) A better understanding of the relationship between the structure and functions of urban and suburban spaces is one of the avenues of research still open for geographical information science. The research presented in this paper develops several graph-based metrics whose objective is to characterize some local and global structural properties that reflect the way the overall building layout can be cross-related to the one of the road layout. Such structural properties are modeled as an aggregation of parcels, buildings, and road networks. We introduce several computational measures (Ratio Minimum Distance, Minimum Ratio Minimum Distance, and Metric Compactness) that respectively evaluate the capability for a given road to be connected with the whole road network. These measures reveal emerging sub-network structures and point out differences between less-connective and more-connective parts of the network. Based on these local and global properties derived from the topological and graph-based representation, and on building density metrics, this paper proposes an analysis of road and building layouts at different levels of granularity. The metrics developed are applied to a case study in which the derived properties reveal coherent as well as incoherent neighborhoods that illustrate the potential of the approach and the way buildings and roads can be relatively connected in a given urban environment. Overall, and by integrating the parcels and buildings layouts, this approach complements other previous and related works that mainly retain the configurational structure of the urban network as well as morphological studies whose focus is generally limited to the analysis of the building layout. Numéro de notice : A2019-242 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10095020.2019.1568736 date de publication en ligne : 15/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2019.1568736 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92936
in Geo-spatial Information Science > vol 22 n° 1 (March 2019) . - pp 59 - 72[article]
Titre : Spatialities, social Media and sentiment analysis: Exploring the potential of the detection tool SentiStrength Type de document : Article/Communication Auteurs : Christina Reithmeier, Auteur ; Karoline Buschbaum, Auteur ; Detlef Kanwischer, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 85 - 96 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Linguistique
[Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes descripteurs IGN] espace urbain
[Termes descripteurs IGN] sentiment
[Termes descripteurs IGN] TwitterRésumé : (auteur) Social media such as Twitter or Facebook not only create new spaces of interaction and communication, they also influence the way we perceive things and lead to changes in our self-perception and our own worldview. Online data occur in various forms and can contain opinions or expressions of feeling. In this article, we explore the potential of SentiStrength, a tool for sentiment analysis in geographic research. We analyse posts on Twitter containing hashtags for possible constructions of spaces in Ostend, a neighbourhood in Frankfurt, Germany. We collected tweets via the Twitter API and used the SentiStrength online application to conduct our sentiment analysis. In order to evaluate the results, we also classified our data manually for comparison. Through its lexicon-based classification, the tool was able to identify positive and negative associations of Ostend. However, we were also able to demonstrate the limitations of the tool compared to manual analysis. Although it provides a quick and comprehensive overview of sentiments, SentiStrength reaches its limits when other media such as images are involved. Overall, the tool offers a good low-threshold approach for scientists to work with digital data. Numéro de notice : A2018-608 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1553/giscience2018_02_s85 En ligne : http://dx.doi.org/10.1553/giscience2018_02_s85 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92834
in GI Forum > vol 2018 n° 2 [01/09/2018] . - pp 85 - 96[article]
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France) (2018)
Titre : Saillance visuelle en imagerie urbaine Type de document : Article/Communication Auteurs : Kamel Guissous Congrès : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France), Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] analyse d'image numérique
[Termes descripteurs IGN] contour
[Termes descripteurs IGN] espace urbain
[Termes descripteurs IGN] patrimoine
[Termes descripteurs IGN] valorisationRésumé : (Auteur) Avec l'augmentation de la taille des bases d'images et de la complexité des descripteurs dans les domaines de la recherche d'images par contenu visuel et de la vision par ordinateur, il est nécessaire de trouver un moyen pour limiter la quantité de données manipulées, tout en conservant leur représentativité. Au lieu d’analyser l'image entière, la sélection des régions qui détiennent l'essence de l'information est une option pertinente pour atteindre cet objectif. La saillance visuelle peut permettre de sélectionner les zones les plus importantes de l'image pour une tâche donnée. Nous proposons ici une nouvelle approche de saillance visuelle basée sur l'analyse de la distribution locale de l'orientation des contours, en particulier dédiée aux contenus image structurés, comme c’est le cas en environnement urbain. La méthode proposée a été exploitée dans deux applications différentes : la recherche d'images pour la valorisation de fonds photographiques patrimoniaux et la localisation basée image de véhicule. Numéro de notice : C2018-084 Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91535 Documents numériques
en open access
Saillance visuelle en imagerie urbaine - diaporama de présentationAdobe Acrobat PDF
contenu dans 27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France) (2018)
Titre : Utilisation de véhicules traceurs pour la détection et la localisation de l'infrastructure routière par apprentissage automatique Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux Congrès : Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France), Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique
[Termes descripteurs IGN] détection d'objet
[Termes descripteurs IGN] espace urbain
[Termes descripteurs IGN] feu de circulation
[Termes descripteurs IGN] réseau routier
[Termes descripteurs IGN] trafic routierRésumé : (Auteur) Avec la démocratisation des appareils connectés équipés de récepteur GPS, de grandes quantités de trajectoires de véhicules deviennent disponibles. Récemment, les techniques dites de map inference, visant à dériver de l’information cartographique à partir de traces GPS, tendent à compléter les techniques traditionnelles. Initialement restreintes à la construction de la géométrie des routes, elles sont progressivement utilisées pour enrichir les réseaux existants. Les méthodes d’apprentissage statistique (par exemple, réseaux de neurones, forêts aléatoires...) apportent une perspective intéressante et garantissent l’adaptabilité de l’approche aux différents cas d’utilisation. Nous nous intéressons ici à la détection des feux tricolores, en travaillant dans un premier temps sur un jeu de données expérimental, sur lequel nous comparons les performances d’approches dites «image» et «fonctionnelle». Nous tentons ensuite d’étendre les résultats obtenus sur des données réelles. Numéro de notice : C2018-087 Thématique : GEOMATIQUE/POSITIONNEMENT/URBANISME Nature : Communication nature-HAL : ComSansActesPubliés-Unpublished Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91539 Documents numériques
en open access
Utilisation de véhicules traceurs pour la détection - diaporama de présentationAdobe Acrobat PDF
