Raffinement de la localisation d'images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain

Les villes sont des zones actives : tous les jours de nouvelles constructions ont lieu, des immeubles sont démolis ou des locaux commerciaux changent d'enseigne. Les gestionnaires des Systèmes d'information géographique de la ville ont pour but de mettre le plus à jour possible leurs modèl...

Description complète

Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Semaan Bernard (Auteur), Moreau Guillaume (Directeur de thèse, Membre du jury), Chebaro Bilal (Directeur de thèse, Membre du jury), Servières Myriam (Directeur de thèse, Membre du jury), Morin Luce (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Joliveau Thierry (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Saux Eric (Rapporteur de la thèse, Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), Université Libanaise (Organisme de cotutelle), Sciences de l'ingénierie et des systèmes Nantes Université (Ecole doctorale associée à la thèse), Centre de recherche nantais architectures urbanités (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Raffinement de la localisation d'images provenant de sites participatifs pour la mise à jour de SIG urbain / Bernard Semaan; sous la direction de Guillaume Moreau et de Bilal Chebaro et de Myriam Servières
Publié : 2018
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Architecture et Etudes Urbaines : Ecole centrale de Nantes : 2018
Thèse de doctorat : Architecture et Etudes Urbaines : Université Libanaise : 2018
Sujets :
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214 1 |d 2018 
230 |a Données textuelles 
300 |a Thèse soutenue en co-tutelle 
304 |a Titre provenant de l'écran-titre 
314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : Sciences de l'ingénierie et des systèmes (Centrale Nantes) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Centre de recherche nantais architectures urbanités (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Luce Morin (Président du jury) ; Guillaume Moreau, Bilal Chebaro, Myriam Servières, Luce Morin, Thierry Joliveau, Eric Saux (Membre(s) du jury) ; Thierry Joliveau, Eric Saux (Rapporteur(s)) 
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330 |a Les villes sont des zones actives : tous les jours de nouvelles constructions ont lieu, des immeubles sont démolis ou des locaux commerciaux changent d'enseigne. Les gestionnaires des Systèmes d'information géographique de la ville ont pour but de mettre le plus à jour possible leurs modèles numériques de la ville. Ces modèles peuvent se composer de cartes en 2D mais aussi de modèles en 3D qui peuvent provenir d'une reconstruction à partir d'images. Ces dernières peuvent avoir été prises depuis le ciel comme depuis le sol. La cartographie participative, comme le permet la plateforme "OpenStreetMap.org", a émergé pour mettre à disposition de tous l'information géographique et maintenir les cartes 2D à jour par les utilisateurs de la plateforme. Dans le but d'améliorer le processus de mise à jour et suivant le même esprit que les approches participatives, nous proposons d'utiliser les plateformes de partage de photos comme "Flickr", "Twitter", etc. Les images téléchargées sur ces plates-formes possèdent une localisation imprécise de l'image sans information sur l'orientation de la photographie. Nous proposons alors un système qui aide à trouver une meilleure localisation et retrouve une information d'orientation de la photographie. Le système utilise les informations visuelles de l'image ainsi que les informations sémantiques. Pour cela nous présentons une chaîne de traitement automatisée composée de trois couches : la couche d'extraction et de pré-traitement des données, la couche d'extraction et de traitement des primitives, la couche de prise de décision. Nous présentons ensuite les résultats de l'ensemble de ce système que nous appelons "Data Gathering system for image Pose Estimation"(DGPE). Nous présentons aussi dans cette thèse une méthode que nous avons appelée "Segments Based Building Detection"(SBBD) pour la détection d'immeubles simples. Nous avons aussi testé cette méthode sous diverses conditions de prise de vue (occultations, variations climatiques, etc.). Nous comparons cette méthode de détection à une autre méthode de l'état de l'art en utilisant plusieurs bases d'images. 
330 |a Cities are active spots in the earth globe. They are in constant change. New building constructions, demolitions and business changes may apply on daily basis. City managers aim to keep as much as possible an updated digital model of the city. The model may consist of 2D maps but may also be a 3D reconstruction or a street imagery sequence. In order to share the geographical information and keep a 2D map updated, collaborative cartography was born. "OpenStreetMap.org" platform is one of the most known platforms in this field. In order to create an active collaborative database of street imagery we suggest using 2D images available on image sharing platforms like "Flickr", "Twitter", etc. Images downloaded from such platforms feature a rough localization and no orientation information. We propose a system that helps finding a better localization of the images and providing an information about the camera orientation they were shot with. The system uses both visual and semantic information existing in a single image. To do that, we present a fully automatic processing chain composed of three main layers: Data retrieval and preprocessing layer, Features extraction layer, Decision Making layer. We then present the whole system results combining both semantic and visual information processing results. We call our system Data Gathering system for image Pose Estimation (DGPE). We also present a new automatic method for simple architecture building detection we have developed and used in our system. This method is based on segments detected in the image and was called Segments Based Building Detection (SBBD). We test our method against some weather changes and occlusion problems. We finally compare our building detection results with another state-of-the-art method using several images databases. 
337 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
541 | |a Refining participative website s images localization for urban GIS updates  |z eng 
606 |3 PPN030380898  |a Système d'information géographique  |2 rameau 
606 |3 PPN152402780  |a Services basés sur la localisation  |2 rameau 
606 |3 PPN099096943  |a Métadonnées  |2 rameau 
608 |3 PPN027253139  |a Thèses et écrits académiques  |2 rameau 
610 0 |a SIG 
610 0 |a Géolocalisation des images 
610 0 |a Détection d immeubles 
610 0 |a Méta-données 
610 0 |a Sites participatifs 
686 |a 620  |2 TEF 
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701 1 |3 PPN035679581  |a Moreau  |b Guillaume  |f 1973-....  |4 727  |4 555 
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801 3 |a FR  |b Abes  |c 20240327  |g AFNOR 
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