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The characteristics of asymmetric pedestrian behavior : A preliminary study using passive smartphone location data / Nick Malleson in Transactions in GIS, vol 22 n° 2 (April 2018)
[article]
Titre : The characteristics of asymmetric pedestrian behavior : A preliminary study using passive smartphone location data Type de document : Article/Communication Auteurs : Nick Malleson, Auteur ; Anthony Vanky, Auteur ; Behrooz Hashemian, Auteur ; Paolo Santi, Auteur ; Santosh K. Verma, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 616 - 634 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] chemin le plus court, algorithme du
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] téléphone intelligent
[Termes IGN] trace numériqueRésumé : (Auteur) Understanding the movements of people is essential for the design and management of urban areas. This article presents a novel approach to understanding the asymmetry in route choice (i.e., the degree to which people choose different walking routes for their outbound and return journeys). The study utilizes a large volume of traces of individual routes, captured using a smartphone application. The routes are aggregated to a regular grid, and matrix statistics are developed to estimate the aggregate degree of route asymmetry for different types of route (shortest, longest, weekday, weekend, etc.). The results suggest that people change their route approximately 15% of the time. Although this varied little when observing trips made at the weekend or on a weekday, people taking journeys that deviated substantially from the shortest possible path were 6 percentage points less likely to change their routes than those taking journeys that were closest to the shortest path (14 and 20% asymmetry, respectively). The absolute length also impacted on the asymmetry of journeys, but not as substantially. This result is important because, for the first time, it reports a correlation between deviation from shortest route and aggregate pedestrian choice. Numéro de notice : A2018-218 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12336 Date de publication en ligne : 06/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12336 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90010
in Transactions in GIS > vol 22 n° 2 (April 2018) . - pp 616 - 634[article]Appariement automatique de données hétérogènes: textes, traces GPS et ressources géographiques / Amine Medad (2018)
contenu dans Actes de Conférence SAGEO 2018 - Spatial Analysis and GEOmatics, 6 au 9 novembre 2018 Montpellier, France / Maguelonne Teisseire (2018)
Titre : Appariement automatique de données hétérogènes: textes, traces GPS et ressources géographiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Amine Medad, Auteur ; Mauro Gaio, Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur Editeur : Montpellier : Centre de Coopération Internationale en recherche agronomique pour le Développement CIRAD Année de publication : 2018 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : SAGEO 2018, Spatial Analysis and GEOmatics 06/11/2018 09/11/2018 Montpellier France Open Access Proceedings Importance : pp 41 - 48 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] appariement automatique
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] randonnée
[Termes IGN] recherche d'information
[Termes IGN] reconstruction d'itinéraire ou de trajectoire
[Termes IGN] toponyme
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) Les travaux que nous présentons dans cet article sont réalisés dans le cadre du projet ANR Choucas. Nous proposons une approche pour l’appariement automatique de traces, de textes de description de randonnées et de ressources géographiques(gazetiers et bases de données géographiques). L’objectif de cet article est d’exposer les premiers éléments d’une méthodologie d’appariement automatique dont les trois étapes sont : l’annotation des traces GPS, l’identification des entités nommées spatiales dans des textes décrivant des itinéraires de randonnées, et la mise en correspondance des toponymes. Numéro de notice : C2018-102 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97348 Documents numériques
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Appariement automatique de donnees heterogenes ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Convolutional neural network for traffic signal inference based on GPS traces / Yann Méneroux (2018)
contenu dans Spatial big data and machine learning in GIScience, Workshop at GIScience 2018, Melbourne, Australia, 28 August 2018 / Martin Raubal (2018)
Titre : Convolutional neural network for traffic signal inference based on GPS traces Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; V. Dizier, Auteur ; Mathieu Margollé, Auteur ; Marie-Dominique Van Damme , Auteur ; Hiroshi Kanasugi, Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Guillaume Saint Pierre, Auteur ; Yugo Kato, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : Workshop 2018 on Spatial big data and machine learning 28/08/2018 28/08/2018 Melbourne Australie OA Proceedings Importance : pp 9 - 12 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) Map inference techniques aim at using GPS trajectories collected from a fleet of vehicles, to infer geographic information and enrich road map databases. In this paper, we investigate whether a Convolutional Neural Network can detect traffic signals on a raster map of features computed from a large dataset of GPS traces. Experimentation revealed that our model is able to capture traffic signal pattern signature on this very specific case of unnatural input images. Performance indices are encouraging but need to be improved through a more refined tuning of the workflow. Numéro de notice : C2018-053 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91340 Documents numériques
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CNN for traffic signal inference ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Detection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest / Yann Méneroux (2018)
Titre : Detection and localization of traffic signals with GPS floating car data and Random Forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Hiroshi Kanasugi, Auteur ; Guillaume Saint Pierre, Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Ryosuke Shibasaki, Auteur ; Yugo Kato, Auteur Editeur : Leibniz [Allemagne] : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik Année de publication : 2018 Collection : LIPIcs Leibniz International Proceedings in Informatics, ISSN 1868-8969 num. 114 Projets : 1-Pas de projet / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : GIScience 2018, 10th International Conference on Geographic Information Science 28/08/2018 31/08/2018 Melbourne Australie Open Access Proceedings Importance : 15 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données routières
[Termes IGN] carte routière
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] guidage de véhicules
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] Japon
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] villeRésumé : (auteur) As Floating Car Data are becoming increasingly available, in recent years many research works focused on leveraging them to infer road map geometry, topology and attributes. In this paper, we present an algorithm, relying on supervised learning to detect and localize traffic signals based on the spatial distribution of vehicle stop points. Our main contribution is to provide a single framework to address both problems. The proposed method has been experimented with a one-month dataset of real-world GPS traces, collected on the road network of Mitaka (Japan). The results show that this method provides accurate results in terms of localization and performs advantageously compared to the OpenStreetMap database in exhaustivity. Among many potential applications, the output predictions may be used as a prior map and/or combined with other sources of data to guide autonomous vehicles. Numéro de notice : C2018-051 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.4230/LIPIcs.GISCIENCE.2018.11 Date de publication en ligne : 30/07/2018 En ligne : http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2018/9339/ Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91335 Documents numériques
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Detection and localization of traffic signals ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Que reste-t-il de Friday Harbor ? Pour une approche critique renouvelée des usages du géoweb fondée sur l’analyse des traces numériques / Matthieu Noucher in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 1 (janvier - mars 2018)
[article]
Titre : Que reste-t-il de Friday Harbor ? Pour une approche critique renouvelée des usages du géoweb fondée sur l’analyse des traces numériques Type de document : Article/Communication Auteurs : Matthieu Noucher, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 15 - 37 Note générale : Bibliothèque Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] acteur
[Termes IGN] épistémologie
[Termes IGN] GeoWeb
[Termes IGN] infrastructure française des données localisées
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] trace numérique
[Vedettes matières IGN] CartologieRésumé : (Auteur) Plus de 20 ans après la conférence de Friday Harbor, que reste-t-il des SIG critiques ? Face à l’opacité des portails Internet qui diffusent des données géographiques, comment tenter d’identifier et de qualifier les pratiques qui y sont associées ? Nous expérimentons une méthode dont l’objectif est de déconstruire le géoweb pour en révéler les usages. Il s’agit, d’une part, d’analyser les plateformes web qui diffusent des données géographiques en explorant leurs traces numériques et, d’autre part, de soumettre ces traces aux usagers eux-mêmes pour les amener à adopter une posture réflexive. En s’inspirant des visual studies et en particulier de la photo elicitation, nous proposons un retour sur l’intérêt de cette approche mixte, inductive et réflexive. Deux études de cas viennent illustrer notre proposition en s’intéressant à l’information géographique institutionnelle et volontaire. Ces exemples permettent d’alimenter une discussion sur la place de la géomatique dans la mise en œuvre d’approches interdisciplinaires pour repenser la critique par le prisme des usages. Numéro de notice : A2018-163 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3166/rig.2017.00036 Date de publication en ligne : 16/05/2018 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2017.00036 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89796
in Revue internationale de géomatique > vol 28 n° 1 (janvier - mars 2018) . - pp 15 - 37[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2018011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Unveiling movement uncertainty for robust trajectory similarity analysis / Andre Salvaro Furtado in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)PermalinkAn analysis of movement patterns between zones using taxi GPS data / Zhanlong Chen in Transactions in GIS, vol 21 n° 6 (December 2017)PermalinkExtracting spatial patterns in bicycle routes from crowdsourced data / Jody Sultan in Transactions in GIS, vol 21 n° 6 (December 2017)PermalinkSpatiotemporal model for assessing the stability of urban human convergence and divergence patterns / Zhixiang Fang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 11-12 (November - December 2017)PermalinkAn iterative method for obtaining a mean 3D axis from a set of GNSS traces for use in positional controls / A. Mozas-Calvache in Survey review, vol 49 n° 355 (October 2017)PermalinkCrowdsourcing a cyclist perspective on suggested recreational paths in real-world networks / Kevin Baker in Cartography and Geographic Information Science, Vol 44 n° 5 (September 2017)PermalinkDepicting urban boundaries from a mobility network of spatial interactions : a case study of Great Britain with geo-located Twitter data / Junjun Yin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)PermalinkIndex-supported pattern matching on tuples of time-dependent values / Fabio Valdés in Geoinformatica, vol 21 n° 3 (July - September 2017)PermalinkMapping changes of residence with passive mobile positioning data : the case of Estonia / Pilleriine Kamenjuk in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)PermalinkExtracting urban functional regions from points of interest and human activities on location-based social networks / Song Gao in Transactions in GIS, vol 21 n° 3 (June 2017)Permalink