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Éléments pour l'analyse et le traitement d'images : application à l'estimation de la qualité du bois / Rémy Decelle (2022)
Titre : Éléments pour l'analyse et le traitement d'images : application à l'estimation de la qualité du bois Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Rémy Decelle, Auteur ; Isabelle Debled-Rennesson, Auteur ; Fleur Longuetaud, Auteur Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2022 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du Doctorat de l'Université de Lorraine, Mention InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] aubier
[Termes IGN] cerne
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] duramen
[Termes IGN] filtre
[Termes IGN] grume
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] optimisation par colonie de fourmis
[Termes IGN] qualité du bois
[Termes IGN] représentation discrète
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] seuillageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans le contexte du changement climatique et de son atténuation, du développement de la bioéconomie circulaire, et d'une pression accrue qui en découle sur la ressource en bois, un des axes de recherche prioritaire est l'optimisation de la transformation de cette ressource qui peut se faire à différents niveaux. L'objectif ici est d'extraire des informations sur la qualité du bois à partir de l'analyse de sections transversales du grumes ou billons de bois en forêt ou en scierie. Pour estimer cette qualité, plusieurs caractéristiques visibles peuvent être extraites : zones d'aubier et de duramen, position de la moelle et du centre géométrique, le nombre de cernes et leur largeur. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la segmentation de la grume dans l'image. Cette segmentation rend plus simple l'analyse des autres caractéristiques et permet de localiser le centre géométrique. Pour cela, nous proposons plusieurs approches. D'abord, des méthodes classiques issues du traitement d'images sont abordées, comme la méthode des K-Means ou les contours actifs. Nous utilisons également des réseaux de neurones convolutifs. Nous montrons l'avantage des réseaux de neurones par rapport à ces deux autres méthodes. La deuxième caractéristique estimée est la zone de duramen (zone centrale plus colorée). Nous proposons une nouvelle couche d'attention pour les réseaux de neurones utilisant la morphologie mathématique moins souvent utilisée. Les couches d'attention ont permis aux réseaux d'être plus performants en se focalisant sur les informations les plus pertinentes. Dans notre cadre, l'objectif de cette couche est double : réduire la quantité de paramètres et augmenter les performances. Notre couche d'attention montre de meilleures performances par rapport à d'autres couches d'attention. Dans un troisième temps, nous proposons d'analyser les cernes. Notre méthode est en trois grandes étapes. D'abord, un lissage directionnel pour rehausser les cernes (tout en gardant au mieux les contours) et réduire à la fois la texture intracernes et les marques de sciage. Puis, un seuillage adaptatif pour déterminer les zones de cernes potentiels. Enfin, un deuxième seuillage afin d'avoir les limites de cernes. À partir de la segmentation finale, l'analyse des cernes (nombre, largeur moyenne, etc.) est rendue possible. Enfin, l'estimation de la position de la moelle est abordée. Nous proposons une nouvelle approche originale basée sur l'algorithme des colonies de fourmis pour estimer la position de la moelle. L'utilisation de cet algorithme permet de s'abstraire d'une étape habituelle, à savoir l'accumulation des normales aux tangentes des cernes. Notre méthode montre de nombreux avantages par rapport aux approches de l'état de l'art, réseaux de neurones inclus. Dans une dernière partie, nous présenterons un travail en géométrie discrète : un filtre directionnel. Il estime les segments les plus longs en tout point d'un ensemble connexe. La présentation de cet outil est fait par le biais d'un filtre. En appliquant ce filtre, nous pouvons estimer des caractéristiques géométriques à l'échelle locale. Cet outil a pour objectif d'être appliqué aux cernes. Note de contenu : Introduction
1- Techniques de segmentation
2- Segmentation : les applications aux bois
3- Nouvelles approches du traitement d’images appliquées au bois
4- Détection de la moelle dans l’image
5- Filtre directionnel discret
6- ConclusionNuméro de notice : 24061 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Université de Lorraine : 2022 Organisme de stage : Laboratoire LORIA DOI : sans En ligne : https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03794911/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102036 Evaluation de méthodes automatisées de cartographie des zones inondables adaptées à la prévision des crues soudaines / Nabil Hocini (2022)
Titre : Evaluation de méthodes automatisées de cartographie des zones inondables adaptées à la prévision des crues soudaines Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nabil Hocini, Auteur ; Eric Gaume, Directeur de thèse Editeur : Nantes : Université de Nantes Année de publication : 2022 Importance : 200 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Nantes, Spécialité Sciences de la Terre et de l’EnvironnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie thématique
[Termes IGN] analyse de sensibilité
[Termes IGN] bassin méditerranéen
[Termes IGN] cours d'eau
[Termes IGN] crue
[Termes IGN] géomorphologie locale
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] zone inondableIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les crues soudaines causent d'importants dégâts matériels et humains dans le monde entier. En France, elles frappent fréquemment les petits cours d'eau de la zone méditerranéenne, avec des conséquences souvent catastrophiques. Compte tenu du grand nombre de petits cours d'eau pouvant être touchés, l'utilisation de méthodes de cartographie automatisée des zones inondées peut être d'une grande aide pour l'identification des impacts potentiels de ce type de crues. Ce travail de thèse a permis d’automatiser et de tester trois approches de cartographie des zones inondées, adaptées aux petits cours d'eau, et d'un degré de complexité croissant : HAND/MS, caRtino 1D, et Floodos 2D. Dans un premier temps, ces méthodes ont été comparées à des modélisations expertisées de référence issues de la mise en oeuvre de la directive européenne inondation, sur plusieurs cours d'eau du sud de la France, en reprenant des hypothèses et données d'entrée identiques à ces modélisations de référence. Par la suite, les trois approches ont été évaluées sur leur aptitude à reproduire trois crues majeures récentes, toujours dans le sud de la France, et pour lesquelles de larges jeux de données d’observations des étendues et hauteurs d'inondation sont disponibles. Finalement, cette double évaluation a permis d'identifier certaines limites de l'approche HAND/MS, dont le niveau de simplification peut être à l'origine d'erreurs importantes. La plus-value de l'approche hydrodynamique 2D (Floodos) a également été mise en évidence, notamment dans les situations de plaines inondables très larges. Ces évaluations ont également confirmé la possibilité de cartographier les inondations de façon automatisée sur les petits cours d'eau, avec des niveaux d'erreurs acceptables et des vitesses de calcul adaptées à la couverture de grands domaines spatiaux. Enfin, les principales sources d'erreur subsistantes, comme la qualité des informations topographiques et/ou la connaissance des débits, ont été identifiées, et leurs poids relatif a pu être évalué. Note de contenu : 1- Introduction générale
2- Cartographie adaptée aux petits cours d'eau
3- Méthodologie d'évaluation des outils de cartographie automatisée
4- Evaluation à partir de cartographies de référence expertisées
5- Evaluation à partir d'inondations réellement observées
6- Analyse de sensibilité aux principales sources d'incertitudes
7- Conclusion générale et perspectivesNuméro de notice : 15270 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences de la Terre et de l’Environnement : Nantes : 2022 Organisme de stage : Laboratoire GERS-EE DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2022NANT4015 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100772 Évaluation de la qualité des données géographiques d'OpenStreetMap à l'aide des méthodes d'apprentissage automatique : cas de la République de Djibouti / Ibrahim Maidaneh Abdi (2022)
Titre : Évaluation de la qualité des données géographiques d'OpenStreetMap à l'aide des méthodes d'apprentissage automatique : cas de la République de Djibouti Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ibrahim Maidaneh Abdi , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2022 Importance : 232 p. Note générale : bibliographie
École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2015-....)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] Djibouti
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données localisées numériques
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] qualité des donnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La qualité des données de la base OpenStreetMap (OSM) peut être évaluée en comparant les données d'OSM avec les données d'une base de données géographiques de référence. Cependant, en l'absence d'une telle base de référence (cas de Djibouti), la précision spatiale de ces données n'est pas connue. L'objectif de nos travaux est de mettre en place une méthode permettant de déterminer la qualité d'un jeu de données issue d'OSM sans le comparer avec une base de référence. Pour cela, nous cherchons à établir un lien statistique entre des mesures extrinsèques de qualité (calculées en confrontant les données OSM avec des données de référence), et des indicateurs intrinsèques de qualité (calculés en se basant uniquement sur les objets à évaluer), pour disposer d'une estimation des mesures extrinsèques de qualité d'un jeu de données OSM pour lequel il n'y aurait pas de référence. Nous implémentons un modèle d'apprentissage supervisé, amélioré au fil des méthodes d'apprentissages en partant par une régression multiple LASSO vers une classification de type Random Forest en passant par une étude d'autocorrélation spatiale pour aboutir sur une étude de la transférabilité du modèle de classification sur d'autres zones d'études. Le modèle de régression que nous calculons permet d'expliquer 30 % de la variance sur les mesures de qualité d'objets OSM de type bâtiments. Et si l'on agrège des bâtiments dans un voisinage défini, on améliore le score de variance expliquée par la régression jusqu'à 42 %. Quant avec la classification, notre modèle parvient à détecter une mauvaise qualité de saisie de bâtiments à 81,5 % d'AUC. Enfin, les résultats préliminaires testés sur deux zones d'études, montrent que le modèle d'apprentissage se transfère assez bien sur la nouvelle zone d'étude. Numéro de notice : 14332 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Sciences de l’information géographique : Gustave Eiffel : 2022 Organisme de stage : LASTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/03/2023 En ligne : https://theses.hal.science/tel-04048674 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102984
Titre : Event-driven feature detection and tracking for visual SLAM Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ignacio Alzugaray, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
thesis submitted to attain the degree of Doctor of Sciences of ETH ZurichLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] caméra d'événement
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image floue
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] séquence d'images
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Traditional frame-based cameras have become the de facto sensor of choice for a multitude of applications employing Computer Vision due to their compactness, low cost, ubiquity, and ability to provide information-rich exteroceptive measurements. Despite their dominance in the field, these sensors exhibit limitations in common, real-world scenarios where detrimental effects, such as motion blur during high-speed motion or over-/underexposure in scenes with poor illumination, are prevalent. Challenging the dominance of traditional cameras, the recent emergence of bioinspired event cameras has opened up exciting research possibilities for robust perception due to their high-speed sensing, High-Dynamic-Range capabilities, and low power consumption. Despite their promising characteristics, event cameras present numerous challenges due to their unique output: a sparse and asynchronous stream of events, only capturing incremental perceptual changes at individual pixels. This radically different sensing modality renders most of the traditional Computer Vision algorithms incompatible without substantial prior adaptation, as they are initially devised for processing sequences of images captured at fixed frame-rate. Consequently, the bulk of existing event-based algorithms in the literature have opted to discretize the event stream into batches and process them sequentially, effectively reverting to frame-like representations in an attempt to mimic the processing of image sequences from traditional sensors. Such event-batching algorithms have demonstrably outperformed other alternative frame-based algorithms in scenarios where the quality of conventional intensity images is severely compromised, unveiling the inherent potential of these new sensors and popularizing them. To date, however, many newly designed event-based algorithms still rely on a contrived discretization of the event stream for its processing, suggesting that the full potential of event cameras is yet to be harnessed by processing their output more naturally. This dissertation departs from the mere adaptation of traditional frame-based approaches and advocates instead for the development of new algorithms integrally designed for event cameras to fully exploit their advantageous characteristics. In particular, the focus of this thesis lies on describing a series of novel strategies and algorithms that operate in a purely event-driven fashion, \ie processing each event as soon as it gets generated without any intermediate buffering of events into arbitrary batches and thus avoiding any additional latency in their processing. Such event-driven processes present additional challenges compared to their simpler event-batching counterparts, which, in turn, can largely be attributed to the requirement to produce reliable results at event-rate, entailing significant practical implications for their deployment in real-world applications. The body of this thesis addresses the design of event-driven algorithms for efficient and asynchronous feature detection and tracking with event cameras, covering alongside crucial elements on pattern recognition and data association for this emerging sensing modality. In particular, a significant portion of this thesis is devoted to the study of visual corners for event cameras, leading to the design of innovative event-driven approaches for their detection and tracking as corner-events. Moreover, the presented research also investigates the use of generic patch-based features and their event-driven tracking for the efficient retrieval of high-quality feature tracks. All the developed algorithms in this thesis serve as crucial stepping stones towards a completely event-driven, feature-based Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) pipeline. This dissertation extends upon established concepts from state-of-the-art, event-driven methods and further explores the limits of the event-driven paradigm in realistic monocular setups. While the presented approaches solely rely on event-data, the gained insights are seminal to future investigations targeting the combination of event-based vision with other, complementary sensing modalities. The research conducted here paves the way towards a new family of event-driven algorithms that operate efficiently, robustly, and in a scalable manner, envisioning a potential paradigm shift in event-based Computer Vision. Note de contenu : 1- Introduction
2- Contribution
3- Conclusion and outlookNuméro de notice : 28699 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis : Sciences : ETH Zurich : 2022 DOI : sans En ligne : https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/541700 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100470 Exploring data fusion for multi-object detection for intelligent transportation systems using deep learning / Amira Mimouna (2022)
Titre : Exploring data fusion for multi-object detection for intelligent transportation systems using deep learning Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Amira Mimouna, Auteur ; Abdelmalik Taleb-Ahmed, Directeur de thèse ; Najoua Essoukri Ben Amara, Directeur de thèse Editeur : Valenciennes : Université polytechnique Hauts-de-France Année de publication : 2022 Note générale : bibliographie
Thèse de doctorat pour obtenir le grade de Docteur de l'Université polytechnique Hauts-de-France et l'INSA Hauts-de-France et l'Université de Sousse, spécialité Electronique, Acoustique et TélécommunicationsLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données publiques
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] profil d'obstacle
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] système de transport intelligent
[Termes IGN] trafic urbain
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Building reliable environment perception systems is a crucial task for autonomous driving, especially in dense traffic areas. Researching in this field is evolving increasingly. However, we are at the beginning of a research pathway towards a future generation of intelligent transportation systems. In fact, challenging conditions in real-world driving circumstances, infrastructure monitoring, and accurate real-time system response, are the predominant concerns when developing such systems. Recent improvements and breakthroughs in scene understanding for intelligent transportation systems have been mainly based on deep learning and the fusion of different modalities. In this context, firstly, we introduce OLIMP : A heterOgeneous MuLtimodal Dataset for Advanced EnvIronMent Perception . This is the first public, multimodal and synchronized dataset that includes Ultra Wide-Band (UWB) radar data, acoustic data, narrowband radar data and images. OLIMP comprises 407 scenes and 47,354 synchronized frames, including four categories: pedestrians, cyclists, cars and trams. The dataset presents various challenges related to dense urban traffic such as cluttered environments and differentweather conditions. To demonstrate the usefulness of the introduced dataset, we propose, afterwards, a fusion framework that combines the four modalities for multi object detection. The obtained results are promising and spur for future research. In short range settings, UWB radars represent a promising technology for building reliable obstacle detection systems as they are robust to environmental conditions. However, UWB radars suffer from a segmentation challenge: localizing relevant Regions Of Interests (ROIs) within its signals. Therefore, we put froward a segmentation approach to detect ROIs in an environment perception-dedicated UWB radar as a third contribution. Specifically, we implement a differential entropy analysis to detect ROIs. The obtained results show higher performance in terms of obstacle detection compared to state-of-theart techniques, as well as stable robustness even with low amplitude signals. Subsequently, we propose a novel framework that exploits Recurrent Neural Networks (RNNs) with UWB signals for multiple road obstacle detection as a deep learning-based approach. Features are extracted from the time-frequency domain using the discrete wavelet transform and are forwarded to the Long short-term memory (LSTM) network. The obtained results show that the LSTM-based system outperforms the other implemented related techniques in terms of obstacle detection. Note de contenu : 1- Introduction
2- Environment perception system: State of the art
3- OLIMP: A heterogeneous multimodal dataset for advanced environment perception
4- Multiple object detectors using UWB signals
5- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 15289 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Electronique, Acoustique et Télécommunications : Université polytechnique Hauts-de-France : 2022 Organisme de stage : Institut d'électronique, de microélectronique et de nanotechnologie DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03522730 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101520 PermalinkFrom artificial intelligence to artificial human interaction : understand consumer acceptance of smart objects via mental representations of future interactions / Mohamed Hakimi (2022)PermalinkFusion de données hyperspectrales et panchromatiques dans le domaine réflectif / Yohann Constans (2022)PermalinkPermalinkGlobal glacier mass change by spatiotemporal analysis of digital elevation models / Romain Hugonnet (2022)PermalinkGuidelines for the management of cultural heritage using 3D models for the insertion of heterogeneous data / Gianna Bertacchi (2022)PermalinkA hierarchical model for semantic trajectories and event extraction in indoor and outdoor spaces / Hassan Noureddine (2022)PermalinkPermalinkImportance des facteurs locaux climatiques et édaphiques dans la dynamique de régénération des communautés à hêtre en marge d’aire de répartition / Ludovic Lacombe (2022)PermalinkInteractive semantic segmentation of aerial images with deep neural networks / Gaston Lenczner (2022)PermalinkInvestigating the role of wind disturbance in tropical forests through a forest dynamics model and satellite observations / E-Ping Rau (2022)PermalinkLearning spatio-temporal representations of satellite time series for large-scale crop mapping / Vivien Sainte Fare Garnot (2022)PermalinkPermalinkPermalinkModalités et rythmes d'évolution des falaises des Vaches Noires (Normandie, France) : caractérisation et quantification des dynamiques hydrogravitaires par approches multi-scalaires / Thomas Roulland (2022)PermalinkModélisation du lien entre éruptions et glissements de flancs au Piton de la Fournaise / Quentin Dumont (2022)PermalinkPermalinkModélisations des écoulements fluviaux adaptées aux observations spatiales et assimilations de données altimétriques / Thibault Malou (2022)PermalinkMonitoring forest-savanna dynamics in the Guineo-Congolian transition area of the centre region of Cameroon / Le Bienfaiteur Sagang Takougoum (2022)PermalinkMonitoring grassland dynamics by exploiting multi-modal satellite image time series / Anatol Garioud (2022)Permalink