Centre dedocumentation
scientifique

Detecting 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)  

Public [article]  inComputers, Environment and Urban Systems > vol 77 (september 2019) Titre : Detecting and mapping traffic signs from Google Street View images using deep learning and GIS Type de document : Article/Communication Auteurs : Andrew Campbell, Auteur ; Alan Both, Auteur ; Qian (Chayn) Sun, Auteur ; Qian (Chayn) Sun, Auteur Année de publication : 2019 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] base de données routières [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] feu de circulation [Termes descripteurs IGN] gestion de trafic [Termes descripteurs IGN] image Streetview [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] signalisation routière [Termes descripteurs IGN] système d'information géographique [Termes descripteurs IGN] trafic routier [Termes descripteurs IGN] vision par ordinateur Résumé : (auteur) Street traffic sign infrastructure remains an extremely difficult asset for local government to manage due to its diverse physical structure and geographical distribution. A spatial registrar of traffic infrastructure is currently a required component of local government councils' mandatory road management plans. Recent advancements of object detection technology in machine learning have presented an automated approach for the detection and classification of street signage captured by Google's Street View (GSV) imagery. This paper explores the possibility of using deep learning to produce an autonomous system for detecting traffic signs on GSV images to assist in traffic assets monitoring and maintenance. By leveraging Google's Street View API, this research offers an economic approach of building purposeful street sign computer vision datasets. A custom object detection model was trained to detect and classify Stop and Give Way signs from images captured at intersection approaches. Considering the output detected bounding box coordinates, photogrammetry approach was applied to calculate the approximate location of each detected sign in two-dimensional geographical space. The newly located and classified street signs can be combined with relevant spatial data for implementation into an asset management system. By combining GIS and the GSV API, the process is completely scalable to any level of street sign classification scope. The experiments conducted on the road network of study area recorded a detection accuracy of 95.63% and classification accuracy of 97.82%. Our proposed automated approach to the detection and localisation of street sign infrastructure has displayed a promising potential for its use by local government authorities. Our workflow can be used to detect other traffic signs and applied to other road sections and other cities. Of primary importance, this approach takes an entirely free and open-source approach throughout. The continuation of Google's Street View program will account for the spatiotemporal representation of street sign infrastructure for the ongoing maintenance and renewal programs of this valuable asset. Numéro de notice : A2019-412 Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2019.101350 date de publication en ligne : 07/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2019.101350 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93536 [article]

Analyse spatiotemporelle des tournées de livraison d’une entreprise de livraison à domicile / Khaled Belhassine in Revue internationale de géomatique, vol 29 n° 2 (avril - juin 2019)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 29 n° 2 (avril - juin 2019) . - pp 207 - 230 Titre : Analyse spatiotemporelle des tournées de livraison d’une entreprise de livraison à domicile Type de document : Article/Communication Auteurs : Khaled Belhassine, Auteur ; Jacques Renaud, Auteur ; Leandro Coelho, Auteur ; Jean-Philippe Gagliardi, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 207 - 230 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] calcul d'itinéraire [Termes descripteurs IGN] collecte de données [Termes descripteurs IGN] données GPS [Termes descripteurs IGN] gestion de trafic [Termes descripteurs IGN] réseau routier [Termes descripteurs IGN] temps de trajet [Termes descripteurs IGN] trafic routier Résumé : (Auteur) Dans cet article, nous présentons une analyse spatiotemporelle des tournées de livraison à domicile d’une entreprise d’électroménagers qui détient sa propre flotte de véhicules. Plusieurs millions d’observations de géolocalisation GPS issues de ces tournées de livraison sont collectées, traitées et assignées au réseau routier. À la suite de ces analyses spatiotemporelles, nous développons des calendriers quotidiens d’indices de congestion en fonction de l’heure. Des ratios de congestion sectoriels sont calculés afin de déterminer les meilleures heures de départ de livraison tout en évitant la congestion routière. La réduction de la durée des trajets a été quantifiée en comparant les meilleures heures de départs par rapport aux heures habituelles. À partir des données de notre partenaire, les analyses démontrent une réduction potentielle de 22 % de la durée des routes de livraison. Numéro de notice : A2019-604 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2019.00090 date de publication en ligne : 02/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2019.00090 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94682 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
047-2019021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

A methodology with a distributed algorithm for large-scale trajectory distribution prediction / QiuLei Guo in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019) . - pp 833 - 854 Titre : A methodology with a distributed algorithm for large-scale trajectory distribution prediction Type de document : Article/Communication Auteurs : QiuLei Guo, Auteur ; Hassan A. Karimi, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 833 - 854 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] circulation urbaine [Termes descripteurs IGN] distribution spatiale [Termes descripteurs IGN] données massives [Termes descripteurs IGN] données spatiotemporelles [Termes descripteurs IGN] gestion de trafic [Termes descripteurs IGN] migration pendulaire [Termes descripteurs IGN] mobilité urbaine [Termes descripteurs IGN] New York (Etats-Unis ; ville) [Termes descripteurs IGN] Pékin (Chine) [Termes descripteurs IGN] population urbaine [Termes descripteurs IGN] prédiction [Termes descripteurs IGN] trajectoire Résumé : (Auteur) In this paper, we propose a method for predicting the distributions of people’s trajectories on the road network throughout a city. Specifically, we predict the number of people who will move from one area to another, their probable trajectories, and the corresponding likelihoods of those trajectories in the near future, such as within an hour. With this prediction, we will identify the hot road segments where potential traffic jams might occur and reveal the formation of those traffic jams. Accurate predictions of human trajectories at a city level in real time is challenging due to the uncertainty of people’s spatial and temporal mobility patterns, the complexity of a city level’s road network, and the scale of the data. To address these challenges, this paper proposes a method which includes several major components: (1) a model for predicting movements between neighboring areas, which combines both latent and explicit features that may influence the movements; (2) different methods to estimate corresponding flow trajectory distributions in the road network; (3) a MapReduce-based distributed algorithm to simulate large-scale trajectory distributions under real-time constraints. We conducted two case studies with taxi data collected from Beijing and New York City and systematically evaluated our method. Numéro de notice : A2019-218 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2018.1536981 date de publication en ligne : 31/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2018.1536981 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92690 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
079-2019032	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
079-2019031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Design principles of a stream-based framework for mobility analysis / Loic Salmon in Geoinformatica [en ligne], vol 21 n° 2 (April - June 2017)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 21 n° 2 (April - June 2017) . - pp 237 - 261 Titre : Design principles of a stream-based framework for mobility analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Loic Salmon, Auteur ; Cyril Ray, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 237 - 261 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes descripteurs IGN] analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] approche holistique [Termes descripteurs IGN] cartographie à la volée [Termes descripteurs IGN] flux de données [Termes descripteurs IGN] gestion de trafic [Termes descripteurs IGN] navigation maritime [Termes descripteurs IGN] objet mobile [Termes descripteurs IGN] positionnement cinématique en temps réel [Termes descripteurs IGN] système de gestion de flux de données [Termes descripteurs IGN] temps réel [Termes descripteurs IGN] traitement interactif [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (Auteur) Trajectory analysis is of crucial importance in several fields as social analysis, zoology, climatology or traffic monitoring. Over the last decade, the number of mobile systems and devices recording their positions has grown significantly generating a deluge of spatial and temporal data to analyze. This increasing volume of data raises numerous issues in terms of storage, processing and extraction of information. Previous works considering movement analysis have been mainly oriented towards either archived data processing and mining or continuous handling of incoming streams. The research developed in this paper introduces the design principles of a holistic approach combining real-time processing and archived data analysis to process mobility data “on the fly”. This solution aims to provide better results comparing to both purely offline and online approaches. This research considers distributed data and processing to be more efficient. The design principles are applied to maritime traffic analysis and a few representative examples are introduced to demonstrate the relevance of our approach. Numéro de notice : A2017-070 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s10707-016-0256-z Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84297 [article]

Panda∗: A generic and scalable framework for predictive spatio-temporal queries / Abdeltawab M. Hendawi in Geoinformatica [en ligne], vol 21 n° 2 (April - June 2017)  

Public [article]  inGeoinformatica [en ligne] > vol 21 n° 2 (April - June 2017) . - pp 175 - 208 Titre : Panda∗: A generic and scalable framework for predictive spatio-temporal queries Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdeltawab M. Hendawi, Auteur ; Mohamed Ali, Auteur ; Mohamed F. Mokbel, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 175 - 208 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] environnement de développement [Termes descripteurs IGN] espace euclidien [Termes descripteurs IGN] gestion de trafic [Termes descripteurs IGN] objet mobile [Termes descripteurs IGN] plus proche voisin (algorithme) [Termes descripteurs IGN] prédiction [Termes descripteurs IGN] requête spatiotemporelle Résumé : (Auteur) Predictive spatio-temporal queries are crucial in many applications. Traffic management is an example application, where predictive spatial queries are issued to anticipate jammed areas in advance. Also, location-aware advertising is another example application that targets customers expected to be in the vicinity of a shopping mall in the near future. In this paper, we introduce Panda∗, a generic framework for supporting spatial predictive queries over moving objects in Euclidean spaces. Panda∗ distinguishes itself from previous work in spatial predictive query processing by the following features: (1) Panda∗ is generic in terms of supporting commonly-used types of queries, (e.g., predictive range, KNN, aggregate queries) over stationary points of interests as well as moving objects. (2) Panda∗ employees a prediction function that provides accurate prediction even under the absence or the scarcity of the objects’ historical trajectories. (3) Panda∗ is customizable in the sense that it isolates the prediction calculation from query processing. Hence, it enables the injection and integration of user defined prediction functions within its query processing framework. (4) Panda∗ deals with uncertainties and variabilities in the expected travel time from source to destination in response to incomplete information and/or dynamic changes in the underlying Euclidean space. (5) Panda∗ provides a controllable parameter that trades low latency responses for computational resources. Experimental analysis proves the scalability of Panda∗ in evaluating a massive volume of predictive queries over large numbers of moving objects. Numéro de notice : A2017-068 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s10707-016-0284-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84295 [article]

Allier analyse géographique et expertise locale dans un SIG pour une stratégie territoriale de sécurité routière / Eliane Propeck-Zimmermann in Revue internationale de géomatique, vol 26 n° 2 (avril - juin 2016)  

Permalink

Exploring alternative map products to enhance transportation option awareness / Jessica V. Fayne in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 4 (September 2015)  

Permalink

Location based services and fleet management: removing the entry barrier / E. Beinat in Geoinformatics, vol 7 n° 1 (01/01/2004)

Permalink

Navigation : principles of positioning and guidance / Bernhard Hofmann-Wellenhof (2003)

Permalink

Circulation urbaine en temps réel au grand Lyon / S. Petitier in Urb.AO, n° 11 (01/07/2002)

Permalink

Apport de l'information géographique dans le traitement des incidents ferroviaires / E. Rousseau (2002)

Permalink

Etude fonctionnelle et mise en œuvre d'un outil de géoréférencement de trafic / F. Perrin (2002)

Permalink

Annual report 2000 [of] Tele Atlas / Tele atlas (2001)

Permalink

DB-GIS, die neue Informationstechnologie bei der deutschen Bahn AG-modellfall streckennetz / G. Oesterhelt in GIS Geo-Informations-Systeme, vol 11 n° 5 (Oktober 1998)

Permalink

Gis-anwendungen in Bereich telematik und OPNV / A. Johannesson in GIS Geo-Informations-Systeme, vol 11 n° 5 (Oktober 1998)

Permalink