mémoires-imagerie-2020&2021
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Titre : 3D object detection using lidar point clouds and 2D image object detection Type de document : Mémoire Auteurs : Topi Miekkala, Auteur Editeur : Tampere [Finlande] : Tampere University Année de publication : 2021 Importance : 67 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Master of Science Thesis, Automation EngineeringLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] objet 3D
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) This master thesis is about the environmental sensing of an automated vehicle, and its ability to recognize objects of interest such as other road users including pedestrians and other vehicles. Automated driving is a popular and growing field of research, and the continuous increase in the demand of self-driving vehicles requires manufacturers to constantly improve the safety and environmental sensing capabilities of their vehicles. Deep learning neural networks and sensor data fusion are significant tools in the development of detection algorithms of automated vehicles. This thesis presents a method combining neural networks and sensor data fusion to implement 3D object detection into a self-driving car. The method uses an onboard camera sensor and a state of the art 2D image object detector YOLO v4, combining its detections with the data of a lidar sensor, which produces dense point clouds of its environment. These point clouds can be used to estimate distances and locations of surrounding targets. Using inter-sensor calibration between the camera and the lidar, the 3D points outputted by the lidar can be projected on a 2D image, therefore allowing the 3D location estimation of 2D objects detected in an image. The thesis first presents the research questions and the theoretical methods used to implement the algorithm. Some background on automated driving is also presented, followed by the specific research environment and vehicle used in this thesis. The thesis also presents the software implementations and vehicle system integration steps needed to implement everything into a self-driving car to achieve a real-time 3D object detection system. The results of this thesis show that using sensor data fusion, such a system can be integrated fully into a self-driving vehicle, and the processing times of the algorithm can be kept at a real-time rate. Note de contenu : 1- Introduction
2- Methods for sensor data and object detection
3- Autonomous driving and environmental sensing
4- Experiments
5- Evaluation
6- ConclusionNuméro de notice : 28594 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire masters divers En ligne : https://trepo.tuni.fi/handle/10024/132285 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99323
Titre : Acquisition par drone et le récolement en VRD Type de document : Mémoire Auteurs : Florent Authié, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2020 Importance : 78 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image oblique
[Termes IGN] instrument embarqué
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] plan de récolement
[Termes IGN] topographie
[Termes IGN] traitement de données
[Termes IGN] transformation de HoughIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) L’acquisition photogrammétrique par drone a constitué une opportunité dans les relevés de récolement de fin de chantier. Après s’être assuré de la possibilité de mise en oeuvre de cette méthode, nous nous sommes intéressés aux paramètres à maîtriser pour une application efficace. En comparant cette acquisition à celle par topométrie classique, nous avons déterminé les avantages et inconvénients que représentait cette méthode par rapport à celle couramment utilisée. La méthode de relevé par drone est ainsi possible et présente un niveau de précision satisfaisant. Elle permet des gains en termes de temps mais présente d’autres avantages intéressants. Elle est cependant limitée par la reconstruction fidèle de certains objets. Note de contenu : 1- Etat de l'art
2- Elaboration de la chaîne de production de relevé par drone pour le récolement de fin de chantier de lotissement
3- Etude qualitative des méthodes de relevé par drone et par topographie classique
ConclusionNuméro de notice : 28648 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : Cabinet Bbass DOI : sans En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03035348/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99739 Amélioration et adaptation du protocole de mesure d’empreintes d’abrasion par photogrammétrie / Hiba Sayeh (2021)
Titre : Amélioration et adaptation du protocole de mesure d’empreintes d’abrasion par photogrammétrie Type de document : Mémoire Auteurs : Hiba Sayeh, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2021 Importance : 109 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSALangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] 3DReshaper
[Termes IGN] empreinte
[Termes IGN] étalonnage d'instrument
[Termes IGN] géoréférencement
[Termes IGN] métrologie dimensionelle
[Termes IGN] MicMac
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (auteur) Le projet de fin d’études a été proposé dans le cadre d’optimisation du procédé photogrammétrique élaboré par la CNR pour le calcul de volume d’empreintes d’abrasion. Le protocole mis en place consiste à réaliser un nuage de points d’un échantillon d’abrasion sur MicMac et de calculer le volume de la cavité sur 3DReshaper. Cette manipulation présente des contraintes et l’objectif est de proposer une méthode alternative élaborée sur un logiciel commercial intuitif. Les enjeux sont la taille des empreintes à modéliser qui nécessitent une maîtrise solide de la métrologie des objets de petites dimensions, la mise en place d’un protocole automatisé, la surface réfléchissante des plaques de verre et finalement l’atteinte d’une haute précision fixée à une tolérance de 2% par rapport aux volumes MicMac. Des tests de calibration, de géoréférencement et de texture artificielle seront réalisés pour aboutir à la précision attendue. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Protocole actuellement déployé
3- Problématique de géoréférencement et de calibration
4- Thématique de texture
5- Validation de la méthode Metashape
6- Analyse des précisions et des résultats atteints par lasergrammétrie
ConclusionNuméro de notice : 28683 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Centre d'Analyse Comportementale des Ouvrages Hydrauliques En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4496/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99978
Titre : Analyse automatique du couvert végétal pour la gestion du risque végétation en milieu ferroviaire à partir d'imagerie aérienne Type de document : Mémoire Auteurs : Hélène Rouillon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 93 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études d'Ingénieur INSA, spécialité TopographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] orthophotographie
[Termes IGN] réseau ferroviaire
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] système d'information géographiqueIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) La végétation et les risques qu’elle peut comporter pour les infrastructures ferroviaires et leurs usagers constituent un enjeu majeur pour SNCF Réseau. Aujourd’hui, l’entreprise ferroviaire souhaite connaître et maîtriser ce risque végétation. L’objet de ce PFE est l’analyse automatique du couvert végétal en milieu ferroviaire à partir d’imagerie aérienne RGB acquise par drone, hélicoptère ou avion. Pour répondre à cette problématique, un réseau de neurones destiné à la segmentation sémantique des images est mis en œuvre. En effet, une fois bien entraînés, les réseaux de neurones, par leur capacité d’apprentissage, sont en mesure de classifier efficacement toute nouvelle image. Trois classes ont été définies en fonction des risques que pouvaient présenter la végétation : « arbres », « reste de la végétation » et « non-végétation ». Une chaîne de traitement complète des données a été proposée permettant, sur la base de ces images, une cartographie SIG de la végétation. Cette connaissance, aisément déployable sur des lignes entières, doit permettre au mainteneur de cibler les zones prioritaires et d’optimiser ses plans d’élagages. Note de contenu : Introduction
1- Etude préalable au développement de la solution
2- Le réseau de neurones SegNet pour le traitement d’images d’observation de la Terre et la base de données
3- Optimisation du traitement des données
ConclusionNuméro de notice : 28529 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : Altametris DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4133/ Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97346 
Titre : Analyse de la dynamique d’embroussaillement des pelouses calcaires par traitement d’images : Quelles possibilités d’automatisation ? Type de document : Mémoire Auteurs : Théo Mesure, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 63 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] calcaire
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] Moselle (57)
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] pelouse
[Termes IGN] protection de la biodiversitéIndex. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’analyse fine et régulière des pelouses calcaires est un enjeu majeur dans le cadre des missions de gestion et de suivi scientifique du Conservatoire d’Espaces Naturels de Lorraine. Les pelouses sont des milieux semi-naturels, soumis à des dynamiques d’embroussaillement fortes et rapides si elles ne sont pas gérées régulièrement. A l’heure actuelle, le suivi de cette dynamique au Conservatoire se fait par analyse diachronique des photos aériennes mises à disposition. Cette analyse est complétée par une cartographie de terrain. Réalisée à la main, cette méthode est pour l’heure assez chronophage. Les travaux effectués au cours de ce stage se positionnent donc dans la continuité de ces études. Au vu des moyens technologiques actuels, le Conservatoire s’interroge sur la possibilité d’automatiser les cartographies d’occupation du sol, afin d’évaluer l’embroussaillement sur ses différents sites. Pour répondre à cette problématique, deux méthodes de classification supervisée ont été développées. Elles suivent le même principe et ne différent que par les données qu’on leur fournie. La première traite des images disposant de canal proche-infrarouge, tandis que la deuxième méthode se concentre elle sur les images ne disposant que du spectre visible. Pour procéder à la classification, les images sont segmentées grâce à l’algorithme de ligne de partage des eaux. On extrait aussi un certain nombre d’informations, directes ou dérivées, de ces images. Les attributs calculés ici, ont été déterminés pour fournir les meilleurs résultats sur la détection des pelouses calcaires. Enfin les segments créés sont donnés au classifieur RandomForest, afin qu’il les ordonne selon un ensemble de classes définies au préalable. Avec les méthodes développées, le classifieur parvient à trouver entre 80% et 90% de vrai positifs pour le type d’arbuste ou de pelouse, selon les années et les données en entrée. Des pistes d’amélioration ont aussi été explorées, telles que l’ajout de données externes ou le lissage de carte. Le deuxième objectif de ce stage était de pouvoir transmettre les méthodes de classification développées au plus grand nombre. Pour cela, des manuels utilisateurs ont été écrits, détaillant chacune des étapes nécessaires. Ces manuels donnent aussi les clefs de compréhension nécessaires à l’analyse des résultats et des attributs produits. A l’issu de ce stage, les perspectives sont nombreuses. Une telle méthodologie offre la possibilité d’un suivi plus régulier et détaillé des sites du Conservatoire. L’utilisation d’une méthode de classification orientée-objet, permet de prendre en compte le travail des experts sur le terrain, ainsi que d’intégrer plus facilement ces données au classifieur. Un travail sur les classes est aussi envisageable : en dehors du bâti, une simplification des classes de végétation est possible, et permettrait de faciliter le travail sur les images anciennes. Pour les images actuelles, un travail sur la nomenclature pourrait être utile pour améliorer le niveau de détail de la carte. En s’appliquant par exemple à différencier arbustes bas, pelouse non-gérée et pelouse non-gérée mitée (i.e avec un début d’embroussaillement). Enfin la faible configuration machine requise, permet d’imaginer des utilisations par un nombre plus grand d’acteurs. Note de contenu : Introduction
1. Contexte et présentation du stage
1.1 Présentation de la structure
1.2 Enjeux et objectifs
1.3 Présentation des sites
1.4 Déroulement et organisation du stage
1.5 Données à disposition
2. Recherches effectuées et principe de la méthode
2.1 Recherche des outils
2.2 Principe de fonctionnement
3. Description et création des attributs et des segments
3.1 Attributs spectraux
3.2 Attributs de texture
3.3 Attributs géométriques
3.4 Création des segments
3.5 Création de statistiques
4. Classifieur utilisé
4.1 SVM et RandomForest
4.2 Arbre de décision
4.3 Construction et fonctionnement du RandomForest
4.4 Jeu d’entraînement, jeu de validation
5. Résultats
5.1 Classes retenues
5.2 Cartes d’occupation du sol, images récentes
5.3 Cartes d’occupation du sol, images anciennes
5.4 Evaluation détaillée du classifieur
5.5 Statistiques d’occupation du sol
6. Limites et améliorations
6.1 Limites de la méthode
6.2 Limites de la nomenclature
6.3 Limites sur le panchromatique
6.4 Limites sur le RVB ancien
6.5 Limites sur l’évaluation du classifieur
6.6 Limites sur le géoréférencement
6.7 Améliorations possibles
7. Mise à disposition pour les utilisateurs du CENL
7.1 Outils utilisés pour automatiser
7.2 Rédaction et contenu des manuels
7.3 Limites
ConclusionNuméro de notice : 26620 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Conservatoire des Espaces Naturels de Lorraine CENL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98584 Documents numériques
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