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Titre : Deep learning architectures for onboard satellite image analysis Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gaétan Bahl, Auteur ; Florent Lafarge, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2022 Importance : 120 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université Côte d’Azur, Spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] contour
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] nuage
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Les progrès des satellites d'observation de la Terre à haute résolution et la réduction des temps de revisite introduite par la création de constellations de satellites ont conduit à la création quotidienne de grandes quantités d'images (des centaines de Teraoctets par jour). Simultanément, la popularisation des techniques de Deep Learning a permis le développement d'architectures capables d'extraire le contenu sémantique des images. Bien que ces algorithmes nécessitent généralement l'utilisation de matériel puissant, des accélérateurs d'inférence IA de faible puissance ont récemment été développés et ont le potentiel d'être utilisés dans les prochaines générations de satellites, ouvrant ainsi la possibilité d'une analyse embarquée des images satellite. En extrayant les informations intéressantes des images satellite directement à bord, il est possible de réduire considérablement l'utilisation de la bande passante, du stockage et de la mémoire. Les applications actuelles et futures, telles que la réponse aux catastrophes, l'agriculture de précision et la surveillance du climat, bénéficieraient d'une latence de traitement plus faible, voire d'alertes en temps réel. Dans cette thèse, notre objectif est double : D'une part, nous concevons des architectures de Deep Learning efficaces, capables de fonctionner sur des périphériques de faible puissance, tels que des satellites ou des drones, tout en conservant une précision suffisante. D'autre part, nous concevons nos algorithmes en gardant à l'esprit l'importance d'avoir une sortie compacte qui peut être efficacement calculée, stockée, transmise au sol ou à d'autres satellites dans une constellation. Tout d'abord, en utilisant des convolutions séparables en profondeur et des réseaux neuronaux récurrents convolutionnels, nous concevons des réseaux neuronaux de segmentation sémantique efficaces avec un faible nombre de paramètres et une faible utilisation de la mémoire. Nous appliquons ces architectures à la segmentation des nuages et des forêts dans les images satellites. Nous concevons également une architecture spécifique pour la segmentation des nuages sur le FPGA d'OPS-SAT, un satellite lancé par l'ESA en 2019, et réalisons des expériences à bord à distance. Deuxièmement, nous développons une architecture de segmentation d'instance pour la régression de contours lisses basée sur une représentation à coefficients de Fourier, qui permet de stocker et de transmettre efficacement les formes des objets détectés. Nous évaluons la performance de notre méthode sur une variété de dispositifs informatiques à faible puissance. Enfin, nous proposons une architecture d'extraction de graphes routiers basée sur une combinaison de Fully Convolutional Networks et de Graph Neural Networks. Nous montrons que notre méthode est nettement plus rapide que les méthodes concurrentes, tout en conservant une bonne précision. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Context and motivation
1.2 Methods and Challenges
1.3 Contributions and outline
2. On-board image segmentation with compact networks
2.1 Introduction
2.2 Related works
2.3 Proposed architectures
2.4 Experiments on cloud segmentation
2.5 Experiments on forest segmentation
2.6 Conclusion
3. Recurrent convolutional networks for semantic segmentation
3.1 Introduction
3.2 Method
3.3 Experiments
3.4 Conclusion and future works
4. Regression of compact object contours
4.1 Introduction
4.2 Related Work
4.3 Method
4.4 Experiments
4.5 Conclusion
5. Road graph extraction
5.1 Introduction
5.2 Related Works
5.3 Method
5.4 Experiments
5.5 Limitations
5.6 Other uses of our method
5.7 Conclusion
6. Conclusion and Perspectives
6.1 Summary
6.2 Limitations and perspectives
6.3 Publications
6.4 Carbon Impact StatementNuméro de notice : 26912 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Côte d'Azur : 2022 Organisme de stage : Inria Sophia-Antipolis Méditerranée nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 27/09/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03789667v2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101955 Deep learning based 2D and 3D object detection and tracking on monocular video in the context of autonomous vehicles / Zhujun Xu (2022)
Titre : Deep learning based 2D and 3D object detection and tracking on monocular video in the context of autonomous vehicles Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Zhujun Xu, Auteur ; Eric Chaumette, Directeur de thèse ; Damien Vivet, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2022 Importance : 136 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité Informatique et TélécommunicationsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] apprentissage semi-dirigé
[Termes IGN] architecture de réseau
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] objet 3D
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] véhicule automobile
[Termes IGN] vidéo
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The objective of this thesis is to develop deep learning based 2D and 3D object detection and tracking methods on monocular video and apply them to the context of autonomous vehicles. Actually, when directly using still image detectors to process a video stream, the accuracy suffers from sampled image quality problems. Moreover, generating 3D annotations is time-consuming and expensive due to the data fusion and large numbers of frames. We therefore take advantage of the temporal information in videos such as the object consistency, to improve the performance. The methods should not introduce too much extra computational burden, since the autonomous vehicle demands a real-time performance.Multiple methods can be involved in different steps, for example, data preparation, network architecture and post-processing. First, we propose a post-processing method called heatmap propagation based on a one-stage detector CenterNet for video object detection. Our method propagates the previous reliable long-term detection in the form of heatmap to the upcoming frame. Then, to distinguish different objects of the same class, we propose a frame-to-frame network architecture for video instance segmentation by using the instance sequence queries. The tracking of instances is achieved without extra post-processing for data association. Finally, we propose a semi-supervised learning method to generate 3D annotations for 2D video object tracking dataset. This helps to enrich the training process for 3D object detection. Each of the three methods can be individually applied to leverage image detectors to video applications. We also propose two complete network structures to solve 2D and 3D object detection and tracking on monocular video. Note de contenu : 1- Introduction
2- Video object detection avec la heatmap propagation (propagation de carte de chaleur)
3- Video instance segmentation with instance sequence queries
4- Semi-supervised learning of monocular 3D object detection with 2D video tracking annotations
5- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 24072 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunications : Toulouse : 2022 DOI : sans En ligne : https://www.theses.fr/2022ESAE0019 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102136
Titre : Deep learning based vehicle detection in aerial imagery Type de document : Monographie Auteurs : Lars Wilko Sommer, Éditeur scientifique Editeur : Karlsruhe [Allemagne] : KIT Scientific Publishing Année de publication : 2022 Importance : 276 p. Format : 15 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-7315-1113-7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] ancre
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] filtre
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] véhiculeRésumé : (éditeur) This book proposes a novel deep learning based detection method, focusing on vehicle detection in aerial imagery recorded in top view. The base detection framework is extended by two novel components to improve the detection accuracy by enhancing the contextual and semantical content of the employed feature representation. To reduce the inference time, a lightweight CNN architecture is proposed as base architecture and a novel module that restricts the search area is introduced. Note de contenu : 1- Introduction
2- Related work
3- Concept
4- Experimental setup
5- Base framework
6- Integration of contextual knowledge
7- Runtime optimization
8- Evaluation
9- Conclusions and outlookNuméro de notice : 28685 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5445/KSP/1000135415 En ligne : https://doi.org/10.5445/KSP/1000135415 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100015
Titre : Detecting openings for indoor/outdoor registration Type de document : Article/Communication Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Pascal Monasse, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2022 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B1 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2022, Commission 1, 24th ISPRS international congress, Imaging today, foreseeing tomorrow 06/06/2022 11/06/2022 Nice France OA ISPRS Archives Importance : pp 177 - 184 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] lancer de rayons
[Termes IGN] ouverture (bâtiment)
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] segment de droite
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] superposition de donnéesRésumé : (auteur) Indoor/Outdoor modeling of buildings is an important issue in the field of building life cycle management. It is seen as a joint process where the two aspects collaborate to take advantage of their semantic and geometric complementary. This global approach will allow a more complete, correct, precise and coherent reconstruction of the buildings. The first issue of such modeling is thus to precisely register this data. The lack of overlap between indoor and outdoor data is the most encountered obstacle, more so when both data sets are acquired separately and using different types of sensors. As an opening in the façade is the unique common entity that can be seen from inside and outside, it can help the registration of indoor and outdoor point clouds. So it must be automatically, accurately and efficiently extracted. In this paper, we start by proposing a very efficient algorithm to detect openings with great precision in both indoor and outdoor scans. Afterwards, we integrate them in a registration framework. As an opening is defined by a rectangular shape composed of four segments, two horizontal and two vertical, we can write our registration problem as a minimization of a global robust distance between two segment sets and propose a robust approach to minimize this distance using the RANSAC paradigm. Numéro de notice : C2022-023 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-177-2022 Date de publication en ligne : 30/05/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B1-2022-177-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100849 Detection of windthrown tree stems on UAV-orthomosaics using U-Net convolutional networks / Stefan Reder in Remote sensing, vol 14 n° 1 (January-1 2022)
[article]
Titre : Detection of windthrown tree stems on UAV-orthomosaics using U-Net convolutional networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Stefan Reder, Auteur ; J.P. Mund, Auteur ; Nicole Albert, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 75 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] branche (arbre)
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] dommage forestier causé par facteurs naturels
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] tempête
[Termes IGN] troncRésumé : (auteur) The increasing number of severe storm events is threatening European forests. Besides the primary damages directly caused by storms, there are secondary damages such as bark beetle outbreaks and tertiary damages due to negative effects on the market. These subsequent damages can be minimized if a detailed overview of the affected area and the amount of damaged wood can be obtained quickly and included in the planning of clearance measures. The present work utilizes UAV-orthophotos and an adaptation of the U-Net architecture for the semantic segmentation and localization of windthrown stems. The network was pre-trained with generic datasets, randomly combining stems and background samples in a copy–paste augmentation, and afterwards trained with a specific dataset of a particular windthrow. The models pre-trained with generic datasets containing 10, 50 and 100 augmentations per annotated windthrown stems achieved F1-scores of 73.9% (S1Mod10), 74.3% (S1Mod50) and 75.6% (S1Mod100), outperforming the baseline model (F1-score 72.6%), which was not pre-trained. These results emphasize the applicability of the method to correctly identify windthrown trees and suggest the collection of training samples from other tree species and windthrow areas to improve the ability to generalize. Further enhancements of the network architecture are considered to improve the classification performance and to minimize the calculative costs. Numéro de notice : A2022-082 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs14010075 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs14010075 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99476
in Remote sensing > vol 14 n° 1 (January-1 2022) . - n° 75[article]Development of object detectors for satellite images by deep learning / Alissa Kouraeva (2022)PermalinkEffective triplet mining improves training of multi-scale pooled CNN for image retrieval / Federico Vaccaro in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkExploring data fusion for multi-object detection for intelligent transportation systems using deep learning / Amira Mimouna (2022)PermalinkGénération d’un jeu de données d’entraînement et mise en oeuvre d’une architecture de détection par deep learning des numéros de parcelles sur les plans du cadastre Napoléonien / Tiecoumba Ibrahim Tamela (2022)PermalinkHistograms of oriented mosaic gradients for snapshot spectral image description / Lulu Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 183 (January 2022)PermalinkMapping burned areas and land-uses in Kangaroo Island using an object-based image classification framework and Landsat 8 Imagery from Google Earth Engine / Jiyu Liu in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 13 (2022)PermalinkMLMT-CNN for object detection and segmentation in multi-layer and multi-spectral images / Majedaldein Almahasneh in Machine Vision and Applications, vol 33 n° 1 (January 2022)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSenRVM: A multi-modal deep learning regression methodology for continuous vegetation monitoring with dense temporal NDVI time series / Anatol Garioud (2022)PermalinkUse of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission / Nicolas Gasnier (2022)PermalinkOBIA-based extraction of artificial terrace damages in the Loess plateau of China from UAV photogrammetry / Xuan Fang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkParticle swarm optimization based water index (PSOWI) for mapping the water extents from satellite images / Mohammad Hossein Gamshadzaei in Geocarto international, vol 36 n° 20 ([01/12/2021])PermalinkReal-time web map construction based on multiple cameras and GIS / Xingguo Zhang in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 12 (December 2021)PermalinkUtility-pole detection based on interwoven column generation from terrestrial mobile Laser scanner data / Siamak Talebi Nahr in Photogrammetric record, Vol 36 n° 176 (December 2021)PermalinkAutomatic tuning of segmentation parameters for tree crown delineation with VHR imagery / Camile Sothe in Geocarto international, vol 36 n° 19 ([01/11/2021])PermalinkFully automated pose estimation of historical images in the context of 4D geographic information systems utilizing machine learning methods / Ferdinand Maiwald in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)PermalinkPose estimation and 3D reconstruction of vehicles from stereo-images using a subcategory-aware shape prior / Maximilian Alexander Coenen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 181 (November 2021)Permalink