Analyse de visibilité et géolocalisation en milieu urbain avec un modèle numérique 3D

L'analyse de visibilité est une question importante de la recherche qui peut trouver des applications dans de nombreux domaines: sécurité, conception de réseau sans fil, gestion du paysage, mise en oeuvre d'accès piétonniers .... La prise en compte de la troisième dimension dans le calcul de visibilité est un réel défi. Seules quelques solutions peuvent détecter les obstacles 3D qui limitent l'isovist. Dans cette communication, nous présentons un nouvel algorithme qui peut détecter tous les objets qui bloquent la vue dans un environnement 30 reconstitué numériquement intégrant le relief. Une démonstration avec des données SIG est également effectuée.La reconnaissance automatique des bâtiments est une étape essentielle pour la réalité augmentée et un outil possible pour la géolocalisation d'une prise de vue. Les recherches dans ce domaine n'utilisent pas la localisation par contenu de l'image. Cet article présente une méthodologie pour l'enrichissement d'une base de données urbaine SIG grâce à un descripteur de texture de façade calculé sur des images de référence. Cet indicateur est ensuite utilisé pour retrouver ce bâtiment dans une nouvelle image et le localiser dans une base de données SIG 3D afin d'estimer sa position et son orientation dans le repère de l'appareil photographique qui a pris le cliché. La qualité des résultats obtenus fait l'objet d'une discussion.The isovist or vision field is an interesting topic with many applications in different fields: security, wireless networkdesign, landscape management and analysis, pedestrian access .... Taking in account 3D environment is a verychallenging task. Only a few solutions can detect 3D obstacles that limit the vision field. We present in this paper a newalgorithm that can detect all the objects which block the sight in a 3D environment including the ground surface. A demonstration with GIS data is also given.Building recognition is the first step for augmented reality and the geolocation of the camera. Research in this field usually does not use the content of the image to locate it. This paper presents a methodology for enhancing and complementing a GIS database of buildings with a texture descriptor of the facades by using information extracted from reference images. This descriptor is used to locate any other image by searching similar texture in the image and locate it through the 3D GIS data base. The absolute position and orientation of the camera of the new image can then be computed if camera parameters (i.e. focal length) are known. The quality of the results is presented and discussed.ST ETIENNE-Bib. électronique (422189901) / SudocSudocFranceF

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Géolocalisation en milieu urbain par appariement entre une collection d'images et un SIG 2D

International audienceNous proposons un outil de géolocalisation combinant l’extraction d’information sur des images de façades et les requêtes dans un Système d’Information Géographique 2D (SIG). Sur des photographies de scènes urbaines, nous calculons les angles et les rapports des lar- geurs entre les façades reconnues. Nous calculons aussi les incertitudes sur ces éléments géo- métriques en fonction des erreurs de mesure dans l’image, puis nous les transformons en tolé- rances dans des requêtes dans un SIG. Un ensemble de poses est alors généré. Pour éliminer les poses incorrectes, nous vérifions la cohérence de chaque pose avec les couches route et bâ- timent du SIG, et nous combinons les informations issues de plusieurs images. L’utilisation de tolérances dans les requêtes garantit que la pose correcte n’est jamais éliminée. Nous montrons sur des exemples réels qu’en utilisant un SIG à jour, on peut déterminer la pose correcte

Aide à la conduite des systèmes à risques par la prise en compte du risque : exemple de l'application à la conduite automobile

Les systèmes à risques peuplent aujourd'hui notre quotidien, qu'il s'agisse des centrales nucléaires, du transport aérien ou de l'automobile individuelle. La conduite de ses systèmes diffère grandement entre chaque système. Cependant, un facteur essentiel est commun à chacun de ces systèmes. La conscience de la situation et en particulier la conscience du risque encouru conditionne en effet toute conduite d'un tel système. La défaillance de cette conscience de la situation peut ainsi entraîner des conduites en conditions dégradées plus risquées qui ont plus de risques d'accidents. Cette thèse propose ainsi un concept d'aide à la conduite visant à améliorer le niveau de sûreté de ces systèmes à risques. Pour ce faire on propose d'évaluer le niveau de risque courant et d'en informer le conducteur afin de l'inciter à rester dans une conduite sûre. Ce travail de thèse s'attache ensuite à proposer une telle aide appliquée au domaine de la conduite automobile et en propose une implémentation basée sur l'utilisation de la fusion de données multi capteurs pour détecter l'état de l'environnement, du véhicule et de son conducteur. Cette fusion de données permet par la suite au système de comprendre la situation de conduite courante et d'anticiper son évolution afin de prédire les risques encourus puis d'en informer le conducteur.Nowadays, risky systems are encountered in everyday life, from nuclear power plants to civilian air transport or individual vehicle driving. Driving such systems is greatly different from one system to the next. Yet, an essential factor is shared among all these systems. Situation awareness and risk awareness in particular drive any such system driving. Failure in correctly understanding the driving situation can result in driving in degraded conditions that are riskier and thus have more probability of an accident. This thesis thus proposes a driving assistant system aimed at improving risky systems safety. To reach this goal it is proposed to assess current risk level and to inform the driver to bring him to safer driving conditions. This concept is then applied for automotive driving. This thesis proposes an implementation of such an automotive driving assistant system based on multi sensors data fusion to assess environment, driver and vehicles states. Such fusion is later used by the system to understand current driving situation, predict its evolution to predict the risks applied to the driver and his vehicle so as to inform the driver afterwards