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Semi-automated framework for generating cycling lane centerlines on roads with roadside barriers from noisy MLS data / Yang Ma in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 167 (September 2020)
Titre : Semi-automated framework for generating cycling lane centerlines on roads with roadside barriers from noisy MLS data Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Ma, Auteur ; Yubing Zheng, Auteur ; Said Easa, Auteur ; Jianchuan Cheng, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 396 - 417 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] axe médian
[Termes descripteurs IGN] bicyclette
[Termes descripteurs IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes descripteurs IGN] classification semi-dirigée
[Termes descripteurs IGN] numérisation automatique
[Termes descripteurs IGN] rastérisation
[Termes descripteurs IGN] sécurité routière
[Termes descripteurs IGN] segmentation
[Termes descripteurs IGN] télémétrie laser mobile
[Termes descripteurs IGN] tracé routierRésumé : (auteur) Cycling lane centerlines (CLC) play an important role in the evaluation of safety-related conditions and guiding systems for cyclists along road corridors. The unavailability of design files or undocumented changes in the road infrastructures after improvements has created great difficulty in delineating CLC on existing roads. In this study, mobile laser scanning (MLS) data are introduced into this domain and a four-step semi-automated framework is proposed for generating CLC on roads with roadside barriers (RB). First, MLS data are restructured into the aligned scan-pattern grid using the mapping trajectory data. Second, a rasterization-based clustering approach is applied to segment the off-ground objects from the reorganized MLS data. Third, the RB amongst the segmented objects are identified using a sequential application of the k-Means clustering method and the proposed unidirectional growing method. Finally, the moving average technique and natural cubic spline are applied to generate CLC from the critical positions alongside the identified RB. Testing on three road sections with different types of RB demonstrated that the developed framework can successfully generate CLC from MLS data in the presence of considerable noises. The results also show that the proposed procedure shows better accuracy performance on processing roads with wide RB than a road with narrow RB. Numéro de notice : A2020-550 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.07.009 date de publication en ligne : 04/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.07.009 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95779
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 167 (September 2020) . - pp 396 - 417[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020091 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2020093 DEP-RECP Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020092 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Learning sequential slice representation with an attention-embedding network for 3D shape recognition and retrieval in MLS point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhipeng Luo, Auteur ; Di Liu, Auteur ; Jonathan Li, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 147 - 163 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] balayage laser
[Termes descripteurs IGN] données laser
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] graphe
[Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes
[Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes descripteurs IGN] réseau routier
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] télémétrie laser mobileRésumé : (Auteur) The representation of 3D data is the key issue for shape analysis. However, most of the existing representations suffer from high computational cost and structure information loss. This paper presents a novel sequential slice representation with an attention-embedding network, named RSSNet, for 3D point cloud recognition and retrieval in road environments. RSSNet has two main branches. Firstly, a sequential slice module is designed to map disordered 3D point clouds to ordered sequence of shallow feature vectors. A gated recurrent unit (GRU) module is applied to encode the spatial and content information of these sequential vectors. The second branch consists of a key-point based graph convolution network (GCN) with an embedding attention strategy to fuse the sequential and global features to refine the structure discriminability. Three datasets were used to evaluate the proposed method, one acquired by our mobile laser scanning (MLS) system and two public datasets (KITTI and Sydney Urban Objects). Experimental results indicated that the proposed method achieved better performance than recognition and retrieval state-of-the-art methods. RSSNet provided recognition rates of 98.08%, 95.77% and 70.83% for the above three datasets, respectively. For the retrieval task, RSSNet obtained excellent mAP values of 95.56%, 87.16% and 69.99% on three datasets, respectively. Numéro de notice : A2020-064 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2020.01.003 date de publication en ligne : 22/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.01.003 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94582
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 161 (March 2020) . - pp 147 - 163[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020031 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2020033 DEP-RECP Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020032 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Automatic extraction of accurate 3D tie points for trajectory adjustment of mobile laser scanners using aerial imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Zille Hussnain, Auteur ; Sander J. Oude Elberink, Auteur ; M. George Vosselman, Auteur ; M. George Vosselman, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 41 - 58 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] appariement de points
[Termes descripteurs IGN] données lidar
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] extraction automatique
[Termes descripteurs IGN] extraction de points
[Termes descripteurs IGN] image aérienne
[Termes descripteurs IGN] point de liaison (imagerie)
[Termes descripteurs IGN] Rotterdam
[Termes descripteurs IGN] télémètre laser terrestre
[Termes descripteurs IGN] télémétrie laser mobileRésumé : (Auteur) Poor GNSS measurements in urban areas caused by blocked GNSS signals and multi-path is a well-known problem, which leads to an inaccurate trajectory estimation of Mobile Laser Scanning (MLS) platforms. Consequently, the MLS point cloud contains positioning errors. This paper presents a new method for the automatic extraction of accurate 3D tie points for the trajectory adjustment of MLS platforms in GNSS denied or troubled areas. The new method relies on aerial imagery as a reliable external source of reference provided that accurate exterior orientation parameters are available. Accordingly, one of the main objectives is to register the mobile laser scanning point cloud with corresponding aerial images. The matches between aerial images are used to obtain 3D tie points by forward intersection. By also determining the corresponding locations in the point cloud we obtain a 3D-3D correspondence between the MLS point cloud and the aerial images. In the future, the obtained 3D-3D correspondences will be used for trajectory adjustment. Our automatic tie point extraction procedure is tested on two independent MLS point clouds. The point clouds were acquired by two different platforms in Rotterdam. The aerial imagery of the same area was acquired at a different time. We evaluated the matching results for both datasets and concluded that the new procedure reliably extracted the 3D tie points for 55% of the tiles of the size of 90 m from the first MLS dataset. In the second dataset, 60% of the tiles of size 74 m yielded reliable 3D tie points. It is not necessary to successfully register all tiles because the results of this work will be used for the trajectory adjustment and the IMU can reliably support the positioning for small intervals. Numéro de notice : A2019-263 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.05.010 date de publication en ligne : 04/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.05.010 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93076
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 154 (August 2019) . - pp 41 - 58[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2019081 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible 081-2019083 DEP-RECP Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2019082 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : 3D local feature BKD to extract road information from mobile laser scanning point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Bisheng, Auteur ; Yuan Liu, Auteur ; Zhen Dong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 329 - 343 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] classificateur
[Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires
[Termes descripteurs IGN] densité des points
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] estimation par noyau
[Termes descripteurs IGN] extraction du réseau routier
[Termes descripteurs IGN] semis de points
[Termes descripteurs IGN] télémétrie laser mobile
[Termes descripteurs IGN] variable binaireRésumé : (Auteur) Extracting road information from point clouds obtained through mobile laser scanning (MLS) is essential for autonomous vehicle navigation, and has hence garnered a growing amount of research interest in recent years. However, the performance of such systems is seriously affected due to varying point density and noise. This paper proposes a novel three-dimensional (3D) local feature called the binary kernel descriptor (BKD) to extract road information from MLS point clouds. The BKD consists of Gaussian kernel density estimation and binarization components to encode the shape and intensity information of the 3D point clouds that are fed to a random forest classifier to extract curbs and markings on the road. These are then used to derive road information, such as the number of lanes, the lane width, and intersections. In experiments, the precision and recall of the proposed feature for the detection of curbs and road markings on an urban dataset and a highway dataset were as high as 90%, thus showing that the BKD is accurate and robust against varying point density and noise. Numéro de notice : A2017-517 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.06.007 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.06.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86479
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 130 (August 2017) . - pp 329 - 343[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017081 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible 081-2017083 DEP-EXM Revue MATIS Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017082 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Localization of a mobile laser scanner via dimensional reduction Type de document : Article/Communication Auteurs : Ville V. Lehtola,, Auteur ; Juho-Pekka Virtanen, Auteur ; Matti Vaaja, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 48 – 59 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes descripteurs IGN] acquisition simultanée
[Termes descripteurs IGN] positionnement inertiel
[Termes descripteurs IGN] service fondé sur la position
[Termes descripteurs IGN] télémétrie laser mobile
[Termes descripteurs IGN] télémétrie laser terrestreRésumé : (Auteur) We extend the concept of intrinsic localization from a theoretical one-dimensional (1D) solution onto a 2D manifold that is embedded in a 3D space, and then recover the full six degrees of freedom for a mobile laser scanner with a simultaneous localization and mapping algorithm (SLAM). By intrinsic localization, we mean that no reference coordinate system, such as global navigation satellite system (GNSS), nor inertial measurement unit (IMU) are used. Experiments are conducted with a 2D laser scanner mounted on a rolling prototype platform, VILMA. The concept offers potential in being extendable to other wheeled platforms. Numéro de notice : A2016--014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern En ligne : http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.09.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83875
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 121 (November 2016) . - pp 48 – 59[article]PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalink
