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28èmes Journées de la Recherche de l'IGN, Cité Descartes, Marne-la-Vallée, les 18 et 19 avril 2019 / Guillaume Lion (2019)  

Public Titre : 28èmes Journées de la Recherche de l'IGN, Cité Descartes, Marne-la-Vallée, les 18 et 19 avril 2019 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Guillaume Lion , Editeur scientifique Congrès : Journées Recherche de l'IGN 2019, 28es Journées (18 - 19 avril 2019; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France) , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Langues : Français (fre) Résumé : (éditeur) Chaque année, les journées de la Recherche de l'IGN réunissent chercheurs et spécialistes de l'information géographique. Plateforme d'échange et de réflexion, cet évènement rassemble des experts de disciplines aussi variées que la cartographie, le traitement d'images, l'inventaire forestier ou encore la géodésie. Programme et diaporamas à l'adresse URL. Numéro de notice : 26018 Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Actes En ligne : http://recherche.ign.fr/jr/jr19.php Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92390

Fast Image and LiDAR alignment based on 3D rendering in sensor topology / Pierre Biasutti (2019)    

Public contenu dans HAL Hyper articles en ligne / Centre pour la Communication Scientifique Directe CCSD (2000)   Titre : Fast Image and LiDAR alignment based on 3D rendering in sensor topology Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti, Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Jean-François Bugeau, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 9 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie This project has also received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme underthe Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 777826. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] image optique Résumé : (Auteur) Mobile Mapping Systems are now commonly used in large urban acquisition campaigns. They are often equiped with LiDAR sensors and optical cameras, providing very large multimodal datasets. The fusion of both modalities serves different purposes such as point cloud colorization, geometry enhancement or object detection. However, this fusion task cannot be done directly as both modalities are only coarsely registered. This paper presents a fully automatic approach for LiDAR projection and optical image registration refinement based on LiDAR point cloud 3D renderings. First, a coarse 3D mesh is generated from the LiDAR point cloud using the sensor topology. Then, the mesh is rendered in the image domain. After that, a variational approach is used to align the rendering with the optical image. This method achieves high quality results while performing in very low computational time. Results on real data demonstrate the efficiency of the model for aligning LiDAR projections and optical images. Numéro de notice : P2019-002 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02100715v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93283

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Geometric camera pose refinement with learned depth maps / Nathan Piasco (2019)  

Public Titre : Geometric camera pose refinement with learned depth maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Nathan Piasco , Auteur ; Désiré Sidibé, Auteur ; Cédric Demonceaux, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur Congrès : ICIP 2019, 26th IEEE International Conference on Image Processing (22 - 25 septembre 2019; Taipei, Taiwan), Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Autre Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Projets : PLaTINUM / Gouet-Brunet, Valérie Importance : 5 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] algorithme ICP [Termes descripteurs IGN] carte de profondeur [Termes descripteurs IGN] estimation de pose [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] scène intérieure [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (auteur) We present a new method for image-only camera relocalisation composed of a fast image indexing retrieval step followed by pose refinement based on ICP (Iterative Closest Point). The first step aims to find an initial pose for the query by evaluating images similarity with low dimensional global deep descriptors. Subsequently, we predict with a fully convolutional deep encoder-decoder neural network a dense depth map from the image query. We use this depth map to create a local point cloud and refine the initial query pose using an ICP algorithm.We demonstrate the effectiveness of our new approach on various indoor scenes. Compared to learned pose regression methods, our proposal can be used on multiple scenes without the need of a specific weights-setup for each scene, while showing equivalent results. Numéro de notice : C2019-015 Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2019.8803014 date de publication en ligne : 26/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2019.8803014 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93279

LU-Net, simple approach to 3D LiDAR point cloud semantic segmentation / Pierre Biasutti (2019)    

Public contenu dans HAL Hyper articles en ligne / Centre pour la Communication Scientifique Directe CCSD (2000)   Titre : LU-Net, simple approach to 3D LiDAR point cloud semantic segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti, Auteur ; Vincent Lepetit, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Importance : 9 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie This project has also received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 777826. Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes descripteurs IGN] données lidar [Termes descripteurs IGN] données localisées 3D [Termes descripteurs IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes descripteurs IGN] segmentation sémantique [Termes descripteurs IGN] semis de points Résumé : (Auteur) We propose LU-Net (for LiDAR U-Net), for the semantic segmentation of a 3D LiDAR point cloud. Instead of applying some global 3D segmentation method such as Point-Net, we propose an end-to-end architecture for LiDAR point cloud semantic segmentation that efficiently solves the problem as an image processing problem. First, a high-level 3D feature extraction module is used to compute 3D local features for each point given its neighbors. Then, these features are projected into a 2D multichannel range-image by considering the topology of the sensor. This range-image later serves as the input to a U-Net segmentation network, which is a simple architecture yet enough for our purpose. In this way, we can exploit both the 3D nature of the data and the specificity of the LiDAR sensor. This approach efficiently bridges between 3D point cloud processing and image processing as it outperforms the state-of-the-art by a large margin on the KITTI dataset, as our experiments show. Moreover, this approach operates at 24fps on a single GPU. This is above the acquisition rate of common LiDAR sensors which makes it suitable for real-time applications. Numéro de notice : P2019-001 Thématique : IMAGERIE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02269915v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93282

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Sensitivity of urban material classification to spatial and spectral configurations from visible to short-wave infrared / Arnaud Le Bris (2019)    

Public contenu dans JURSE 2019, Joint Urban Remote Sensing Event / T. Corpetti (2019)   Titre : Sensitivity of urban material classification to spatial and spectral configurations from visible to short-wave infrared Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Congrès : JURSE 2019, Joint Urban Remote Sensing Event (22 - 24 mai 2019; Vannes, France) , Commanditaire Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN Année de publication : 2019 Autre Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Projets : HYEP / Weber, Christiane Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] analyse comparative [Termes descripteurs IGN] analyse de sensibilité [Termes descripteurs IGN] image à haute résolution [Termes descripteurs IGN] image à très haute résolution [Termes descripteurs IGN] image aérienne [Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale [Termes descripteurs IGN] image multibande [Termes descripteurs IGN] objet géographique urbain [Termes descripteurs IGN] pouvoir de résolution géométrique [Termes descripteurs IGN] signature spectrale Résumé : (Auteur) Urban material maps are useful for several city modeling or monitoring applications and can be retrieved from remote sensing data. This study investigates the impact of spectral and spatial sensor configuration on urban material classification results, comparing several configurations corresponding to existing or envisaged airborne or space sensors. Images corresponding to such sensors were simulated out of an airborne hyperspectral acquisition. At the end, the relevance of an enhanced spectral configuration and especially providing bands from the SWIR domain was proven, as well as the need for a fine spatial resolution to retrieve urban objects. However, the (late) fusion of multispectral imagery at 2 m resolution with hyperspectral data at 8 m resolution was also proven to lead to good results. Numéro de notice : C2019-005 Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2019.8809029 date de publication en ligne : 22/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2019.8809029 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92587

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The necessary yet complex evaluation of 3D city models: a semantic approach / Oussama Ennafii (2019)    

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The ‘urban’ component of the French Land Data and Services Centre (Theia) / Anne Puissant (2019)  

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27èmes Journées de la Recherche de l'IGN / Journées Recherche de l'IGN 2018, 27es Journées (22 - 23 mars 2018; Cité Descartes, Champs-sur-Marne - Marne-la-Vallée, France) (2018)  

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Apprentissage de modalités auxiliaires pour la localisation basée vision / Nathan Piasco (2018)    

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Une approche adaptative pour lier des données géoréférencées du Web / Abdelfettah Feliachi (2018)

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Bilan de l’Action COST ES1206 - GNSS4SWEC (Advanced Global Navigation Satellite Systems tropospheric products for monitoring severe weather events and climate) / Olivier Bock (2018)

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Bruit de scintillation dans les séries temporelles de positions GNSS / Paul Rebischung (2018) 

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Caméra SUSPECT (SUper-SPECTrale) du LOEMI : de la suspicion à la mise à l'épreuve / Olivier Martin (2018) 

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Carbone dans les sols forestiers, de l'étude des processus aux patrons à l'échelle nationale / Laurent Saint André (2018) 

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Classification à très haute résolution (THR) spatiale et fusion d'occupation des sols (OCS) / Tristan Postadjian (2018) 

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