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Termes IGN > informatique > base de données > base de données orientée objet > base de données d'objets mobiles > objet mobile
objet mobileSynonyme(s)objet en mouvement |
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Visual exploration of movement and event data with interactive time masks / Natalia Andrienko in Visual Informatics, vol 1 n° 1 (March 2017)
[article]
Titre : Visual exploration of movement and event data with interactive time masks Type de document : Article/Communication Auteurs : Natalia Andrienko, Auteur ; Gennady Andrienko, Auteur ; Elena Camossi, Auteur ; Christophe Claramunt, Auteur ; Jose Manuel Cordero Garcia, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 25 - 39 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] programme interactif
[Termes IGN] visualisation de données
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) We introduce the concept of time mask, which is a type of temporal filter suitable for selection of multiple disjoint time intervals in which some query conditions fulfil. Such a filter can be applied to time-referenced objects, such as events and trajectories, for selecting those objects or segments of trajectories that fit in one of the selected time intervals. The selected subsets of objects or segments are dynamically summarized in various ways, and the summaries are represented visually on maps and/or other displays to enable exploration. The time mask filtering can be especially helpful in analysis of disparate data (e.g., event records, positions of moving objects, and time series of measurements), which may come from different sources. To detect relationships between such data, the analyst may set query conditions on the basis of one dataset and investigate the subsets of objects and values in the other datasets that co-occurred in time with these conditions. We describe the desired features of an interactive tool for time mask filtering and present a possible implementation of such a tool. By example of analysing two real world data collections related to aviation and maritime traffic, we show the way of using time masks in combination with other types of filters and demonstrate the utility of the time mask filtering. Numéro de notice : A2017-855 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.visinf.2017.01.004 Date de publication en ligne : 22/03/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.visinf.2017.01.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89749
in Visual Informatics > vol 1 n° 1 (March 2017) . - pp 25 - 39[article]Cartographie et interprétation de l'environnement par drone / Martial Sanfourche in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)
[article]
Titre : Cartographie et interprétation de l'environnement par drone Type de document : Article/Communication Auteurs : Martial Sanfourche, Auteur ; Bertrand Le Saux, Auteur ; Aurélien Plyer, Auteur ; Guy Le Besnerais, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 55 - 62 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] modélisation géométrique de prise de vue
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] sémantisation
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] vidéo numériqueRésumé : (auteur) Nous présentons dans cet article le système de cartographie géométrique et d'interprétation sémantique de l'environnement pour des applications drone développé à l'ONERA/DTIM. Une cartographie précise en 3D de l'environnement survolé par le drone est réalisée au moyen des données vidéo et Lidar acquises en vol. Notre système comprend ensuite un module pour la cartographie sémantique interactive et la détection d'objets génériques dans le modèle global. Enfin nous proposons des fonctionnalités de détection et pistage des objets mobiles et des évènements sur vidéo, qui permettent de localiser les évènements spécifiques sur la carte, et ainsi avoir une vue globale de la situation. Numéro de notice : A2017-047 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2017.199 Date de publication en ligne : 26/04/2017 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2017.199 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84225
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 213 - 214 (janvier - avril 2017) . - pp 55 - 62[article]
Titre : Vision-based detection of aircrafts and UAVs Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Artem Rozantsev, Auteur ; Pascal Fua, Directeur de thèse ; Vincent Lepetit, Directeur de thèse Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2017 Importance : 117 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne pour l'obtention du grade de Docteur ès SciencesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] cube espace-temps
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) Unmanned Aerial Vehicles are becoming increasingly popular for a broad variety of tasks ranging from aerial imagery to objects delivery. With the expansion of the areas, where drones can be efficiently used, the collision risk with other flying objects increases. Avoiding such collisions would be a relatively easy task, if all the aircrafts in the neighboring airspace could communicate with each other and share their location information. However, it is often the case that either location information is unavailable (e.g. flying in GPS-denied environments) or communication is not possible (e.g. different communication channels or non-cooperative flight scenario). To ensure
flight safety in this kind of situations drones need a way to autonomously detect other objects that are intruding the neighboring airspace. Visual-based collision avoidance is of particular interest as cameras generally consume less power and are more lightweight than active sensor alternatives such as radars and lasers. We have therefore developed a set of increasingly sophisticated algorithms to provide drones with a visual collision avoidance capability. First, we present a novel method for detecting flying objects such as drones and planes that occupy a small part of the camera field of view, possibly move in front of complex backgrounds, and are filmed by a moving camera. In order to be solved this problem requires combining motion and appearance information, as neither of the two alone is capable of providing reliable
enough detections. We therefore propose a machine learning technique that operates on spatiotemporal cubes of image intensities where individual patches are aligned using an object-centric regression-based motion stabilization algorithm. Second, in order to reduce the need to collect a large training dataset and to manual annotate it, we introduce a way to generate realistic synthetic images. Given only a small set of real examples and a coarse 3D model of the object, synthetic data can be generated in arbitrary quantities and further used to supplement real examples for training a detector. The key ingredient of our method is that the synthetically generated images need to be as close as possible to the real ones not in terms of image quality, but according to the features, used by a machine learning algorithm. Third, though the aforementioned approach yields a substantial increase in performance when using Adaboost and DPM detectors, it does not generalize well to Convolutional Neural Networks, which have become the state-of-the-art. This happens because, as we add more and more synthetic data, the CNNs begin to overfit to the synthetic images at the expense of the real ones. We therefore propose a novel deep domain adaptation technique that allows efficiently combining real and synthetic images without overfitting to either of the two. While most of the adaptation techniques aim at learning features that are invariant to the possible difference of the images, coming from different sources (real and synthetic). Unlike those methods, we suggest modeling this difference with a special two-stream architecture. We evaluate our approach on three different
datasets and show its effectiveness for various classification and regression tasks.Note de contenu : Introduction
1- Flying Objects Detection
2- Synthetic Data Generation
3- Domain Adaption for Deep Networks
4- Concluding RemarksNuméro de notice : 25870 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : Lausanne : Suisse : 2017 En ligne : https://infoscience.epfl.ch/record/227934?ln=fr Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95538 Visual analytics of delays and interaction in movement data / Maximilian Konzack in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 1-2 (January - February 2017)
[article]
Titre : Visual analytics of delays and interaction in movement data Type de document : Article/Communication Auteurs : Maximilian Konzack, Auteur ; Thomas McKetterick, Auteur ; Tim Ophelder, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 320 - 345 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] décomposition spatiale
[Termes IGN] distance de Fréchet
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] navigation
[Termes IGN] objet mobile
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) The analysis of interaction between movement trajectories is of interest for various domains when movement of multiple objects is concerned. Interaction often includes a delayed response, making it difficult to detect interaction with current methods that compare movement at specific time intervals. We propose analyses and visualizations, on a local and global scale, of delayed movement responses, where an action is followed by a reaction over time, on trajectories recorded simultaneously. We developed a novel approach to compute the global delay in subquadratic time using a fast Fourier transform (FFT). Central to our local analysis of delays is the computation of a matching between the trajectories in a so-called delay space. It encodes the similarities between all pairs of points of the trajectories. In the visualization, the edges of the matching are bundled into patches, such that shape and color of a patch help to encode changes in an interaction pattern. To evaluate our approach experimentally, we have implemented it as a prototype visual analytics tool and have applied the tool on three bidimensional data sets. For this we used various measures to compute the delay space, including the directional distance, a new similarity measure, which captures more complex interactions by combining directional and spatial characteristics. We compare matchings of various methods computing similarity between trajectories. We also compare various procedures to compute the matching in the delay space, specifically the Fréchet distance, dynamic time warping (DTW), and edit distance (ED). Finally, we demonstrate how to validate the consistency of pairwise matchings by computing matchings between more than two trajectories. Numéro de notice : A2017-034 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1199806 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1199806 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84027
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 1-2 (January - February 2017) . - pp 320 - 345[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2017012 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Comment gérer la sirène de la mobilité ? / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 182 (décembre 2016)
[article]
Titre : Comment gérer la sirène de la mobilité ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise de Blomac, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 11 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] message d'alerte
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] service départemental d'incendie et de secours
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] téléphonie mobileRésumé : (auteur) Les technologies mobiles intéressent de plus en plus les pompiers. Elles les aident en interne pour saisir des données, rappeler les troupes en cas de besoin... Mais la pression monte pour s'en servir afin de communiquer avec le grand public. Dans ce domaine, comment éviter d'avancer en ordre dispersé ? Premiers éléments de réponses. Numéro de notice : A2016-956 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83504
in DécryptaGéo le mag > n° 182 (décembre 2016) . - pp 11[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 286-2016101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A probabilistic approach to detect mixed periodic patterns from moving object data / Jun Li in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)PermalinkD'une cartographie de flux à une cartographie du mouvement : aspects sémiologiques / Françoise Bahoken in Cartes & Géomatique, n° 229-230 (septembre 2016 - février 2017)PermalinkModeling spatiotemporal topological relationships between moving object trajectories along road networks based on region connection calculus / Linbing Ma in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 4 (September 2016)PermalinkRobust high-quality interpolation of regions to moving regions / Florian Heinz in Geoinformatica, vol 20 n° 3 (July - September 2016)PermalinkUse of doppler parameters for ship velocity computation in SAR images / Alfredo Renga in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 7 (July 2016)PermalinkUsing seal trajectories in biological early warning system for real-time zone tracking / Rouaa Wannous in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 4 (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)PermalinkA framework for models of movement in geographic space / Jia Wang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)PermalinkKinematic interpolation of movement data / Jed A. Long in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)PermalinkTrajectory Box Plot: a new pattern to summarize movements / Laurent Etienne in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 5-6 (May - June 2016)Permalink