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A building label placement method for 3D visualizations based on candidate label evaluation and selection / Jiangfeng She in International journal of geographical information science IJGIS, vol 33 n° 10 (October 2019)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 33 n° 10 (October 2019) . - pp 2033 - 2054 Titre : A building label placement method for 3D visualizations based on candidate label evaluation and selection Type de document : Article/Communication Auteurs : Jiangfeng She, Auteur ; Xinchi Li, Auteur ; Junyan Liu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 2033 - 2054 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Rédaction cartographique [Termes descripteurs IGN] bâtiment [Termes descripteurs IGN] géovisualisation [Termes descripteurs IGN] lisibilité perceptive [Termes descripteurs IGN] placement automatique des écritures [Termes descripteurs IGN] point de vue [Termes descripteurs IGN] qualité cartographique [Termes descripteurs IGN] scène 3D [Termes descripteurs IGN] scène urbaine [Termes descripteurs IGN] visibilité Résumé : (auteur) Adding building labels greatly improves the recognizability of buildings and the readability of three-dimensional (3D) city scenes. However, building label placement is much more complex in 3D scenes than in two-dimensional (2D) maps. The annotation effect is influenced by the attributes of the 3D label, building visibility, and the spatial relationship between the building and viewpoint. In this context, automatically generating building labels for 3D scenes during interactions requires highly complex computations. By contrast, evaluating candidate labels and then selecting the suitable label for each building can be effectively implemented. This paper introduces an approach for labeling buildings in 3D scenes based on evaluations of label candidates. The proposed method predefines a candidate label set for each building. These candidates are then evaluated in terms of their attributes and the relationship between the labels and viewpoint at runtime. The best candidate label, or a situational alternative for each building, is then placed in order of comprehensive label priority to avoid annotation conflicts. A series of experiments demonstrate that this method effectively enhances the correlation of labels and buildings, improves interactive efficiency, and realizes a viable global label layout. Numéro de notice : A2019-394 Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1606431 date de publication en ligne : 24/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1606431 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93498 [article]

Preparing the holoLens for user studies : an augmented reality interface for the spatial adjustment of holographic objects in 3D indoor environments / Julian Keil in KN, Journal of Cartography and Geographic Information, vol 69 n° 3 (September 2019)  

Public [article]  inKN, Journal of Cartography and Geographic Information > vol 69 n° 3 (September 2019) . - pp 205 - 215 Titre : Preparing the holoLens for user studies : an augmented reality interface for the spatial adjustment of holographic objects in 3D indoor environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Julian Keil, Auteur ; Dennis Edler, Auteur ; Frank Dickmann, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 205 - 215 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] espace intérieur [Termes descripteurs IGN] hologramme [Termes descripteurs IGN] holographie [Termes descripteurs IGN] interface graphique [Termes descripteurs IGN] réalité augmentée [Termes descripteurs IGN] représentation mentale spatiale [Termes descripteurs IGN] scène 3D Résumé : (Auteur) Augmented reality (AR), the extension of the real physical world with holographic objects provides numerous ways to influence how people perceive and interact with geographic space. Such holographic elements may for example improve orientation, navigation, and the mental representations of space generated through interaction with the environment. As AR hardware is still in an early development stage, scientific investigations of the effects of holographic elements on spatial knowledge and perception are fundamental for the development of user-oriented AR applications. However, accurate and replicable positioning of holograms in real world space, a highly relevant precondition for standardized scientific experiments on spatial cognition, is still an issue to be resolved. In this paper, we specify technical causes for this limitation. Subsequently, we describe the development of a Unity-based AR interface capable of adding, selecting, placing and removing holograms. The capability to quickly reposition holograms compensates for the lack of hologram stability and enables the implementation of AR-based geospatial experiments and applications. To facilitate the implementation of other task-oriented AR interfaces, code examples are provided and commented. Numéro de notice : A2019-458 Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s42489-019-00025-z date de publication en ligne : 25/07/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s42489-019-00025-z Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93549 [article]

Complete 3D scene parsing from an RGBD image / Chuhang Zou in International journal of computer vision, vol 127 n° 2 (February 2019)  

Public [article]  inInternational journal of computer vision > vol 127 n° 2 (February 2019) . - pp 143 - 162 Titre : Complete 3D scene parsing from an RGBD image Type de document : Article/Communication Auteurs : Chuhang Zou, Auteur ; Ruiqi Guo, Auteur ; Zhizhong Li, Auteur ; Derek Hoiem, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 143 - 162 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] cohérence géométrique [Termes descripteurs IGN] compréhension de l'image [Termes descripteurs IGN] image isolée [Termes descripteurs IGN] image RVB [Termes descripteurs IGN] reconstruction d'objet [Termes descripteurs IGN] scène 3D Résumé : (Auteur) One major goal of vision is to infer physical models of objects, surfaces, and their layout from sensors. In this paper, we aim to interpret indoor scenes from one RGBD image. Our representation encodes the layout of orthogonal walls and the extent of objects, modeled with CAD-like 3D shapes. We parse both the visible and occluded portions of the scene and all observable objects, producing a complete 3D parse. Such a scene interpretation is useful for robotics and visual reasoning, but difficult to produce due to the well-known challenge of segmentation, the high degree of occlusion, and the diversity of objects in indoor scenes. We take a data-driven approach, generating sets of potential object regions, matching to regions in training images, and transferring and aligning associated 3D models while encouraging fit to observations and spatial consistency. We use support inference to aid interpretation and propose a retrieval scheme that uses convolutional neural networks to classify regions and retrieve objects with similar shapes. We demonstrate the performance of our method on our newly annotated NYUd v2 dataset (Silberman et al., in: Computer vision-ECCV, 2012, pp 746–760, 2012) with detailed 3D shapes. Numéro de notice : A2018-598 Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-018-1133-z date de publication en ligne : 21/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-018-1133-z Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92525 [article]

Détection et localisation d'objets 3D par apprentissage profond en topologie capteur / Pierre Biasutti (2019)    

Public Titre : Détection et localisation d'objets 3D par apprentissage profond en topologie capteur Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti, Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur Congrès : GRETSI 2019 (26 - 29 aout 2019; Lille, France) , Commanditaire Editeur : Saint-Martin-d'Hères : Groupe de Recherche et d'Etude du Traitement du Signal et des Images GRETSI Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Ce travail a bénéficié d’une aide du programme de Recherche et Innovation European Union’s Horizon 2020 au titre de la bourse Marie Skłodowska-Curie (No 777826). Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] chaîne de traitement [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] compréhension de l'image [Termes descripteurs IGN] détection d'objet [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] image optique [Termes descripteurs IGN] scène 3D [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (Auteur) Ce travail présente une nouvelle méthode pour la détection et la localisation d'objets dans des scènes 3D LiDAR acquises par des systèmes de cartographie mobile. Ce problème est généralement traité en discrétisant l'espace 3D en une fine grille de voxels. Nous introduisons une approche alternative ne nécessitant pas de discrétisation. Elle est basée sur la représentation en 2D du nuage de points en topologie capteur (TC). Cette image sert d'entrée à un réseau de neurones convolutionnels qui en extrait les informations 3D des objets. La réprésentation en topologie capteur présentant des ambiguïtés dans le fond de la scène, nous améliorerons les résultats de détection en couplant ce modèle avec un réseau de détection 2D d'objets sur une image optique. Les prédictions des deux réseaux sont finalement fusionnées pour obtenir les détections finales. Numéro de notice : C2019-014 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02100719v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93269

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Simultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)  

Public Titre : Simultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thibaud Toullier, Auteur ; Laurent Mevel, Directeur de thèse ; Jean Dumoulin, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 1 Année de publication : 2019 Importance : 233 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat Mathématique et Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication, Spécialité Signal, Image, Vision, Université Signal, Image, Vision, Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] construction [Termes descripteurs IGN] contrôle thermique [Termes descripteurs IGN] données météorologiques [Termes descripteurs IGN] données multicapteurs [Termes descripteurs IGN] estimation bayesienne [Termes descripteurs IGN] filtre de Kalman [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] image thermique [Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov [Termes descripteurs IGN] Python (langage de programmation) [Termes descripteurs IGN] rayonnement solaire [Termes descripteurs IGN] scène 3D [Termes descripteurs IGN] surveillance d'ouvrage [Termes descripteurs IGN] thermographie Résumé : (auteur) The latest technological improvements in low-cost infrared cameras have brought new opportunities for long-term infrastructures monitoring. The accurate measurement of surfaces' temperatures is facing the lack of knowledge of radiatives properties of the scene. By using multi-sensors instrumentation, the measurement model can be refined to get a better estimate of the temperature. To overcome a lack of sensors instrumentation, it is shown that online and free available climatic data can be used. Then, Bayesian methods to estimate simultaneously the emissivity and temperature have been developed and compared to literature's methods. A radiative exchange simulator of 3D scenes have been developed to compare those different methods on numerical data. This software uses the hardware acceleration as well as a GPGPU approach to reduce the computation time. As a consequence, obtained numerical results emphasized an advanced use of multi-spectral infrared thermography for the monitoring of structures. This simultaneous estimation enables to have an estimate of the temperature by infrared thermography with a known uncertainty. Note de contenu : Introduction 1- Context and problem positioning 2- Bibliographical study 3- In-situ long-term thermal monitoring of structures: environmental measurements bias compensation 4- Study and development of an infrared multispectral images simulator 5- Proposed and studied methods for the simultaneous estimation of temperature and emissivity Conclusion and future work Numéro de notice : 25705 Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématique et Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication : Spécialité : Signal, Image, Vision : Signal, Image, Vision : 2019 En ligne : http://www.theses.fr/2019REN1S038 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94850

The design and testing of 3DmoveR: an experimental tool for usability studies of interactive 3D maps / Lukas Herman in Cartographic perspectives, n° 90 ([01/10/2018])  

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Fusion of images and point clouds for the semantic segmentation of large-scale 3D scenes based on deep learning / Rui Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 143 (September 2018)  

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Landmark based localization: LBA refinement using MCMC-optimized projections of RJMCMC-extracted road marks / Bahman Soheilian (2016)  

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Etude photogrammétrique du dispositif V10 - Trimble / Tristan Postadjian (2014) 

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Modeling and rendering architecture from photographs / Paul Ernest Debevec (1996)  

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