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Détection de changement en imagerie satellitaire multimodaleTouati, Redha 04 1900 (has links)
The purpose of this research is to study the detection of temporal changes between
two (or more) multimodal images satellites, i.e., between two different imaging
modalities acquired by two heterogeneous sensors, giving for the same scene two images
encoded differently and depending on the nature of the sensor used for each
acquisition. The two (or multiple) multimodal satellite images are acquired and coregistered
at two different dates, usually before and after an event.
In this study, we propose new models belonging to different categories of multimodal
change detection in remote sensing imagery. As a first contribution, we present a new
constraint scenario expressed on every pair of pixels existing in the before and after
image change. A second contribution of our work is to propose a spatio-temporal textural
gradient operator expressed with complementary norms and also a new filtering
strategy of the difference map resulting from this operator. Another contribution
consists in constructing an observation field from a pair of pixels and to infer a solution
maximum a posteriori sense. A fourth contribution is proposed which consists
to build a common feature space for the two heterogeneous images. Our fifth contribution
lies in the modeling of patterns of change by anomalies and on the analysis
of reconstruction errors which we propose to learn a non-supervised model from a
training base consisting only of patterns of no-change in order that the built model
reconstruct the normal patterns (non-changes) with a small reconstruction error. In
the sixth contribution, we propose a pairwise learning architecture based on a pseudosiamese
CNN network that takes as input a pair of data instead of a single data and
constitutes two partly uncoupled CNN parallel network streams (descriptors) followed
by a decision network that includes fusion layers and a loss layer in the sense of the entropy criterion.
The proposed models are enough flexible to be used effectively in the monomodal
change detection case. / Cette recherche a pour objet l’étude de la détection de changements temporels entre deux (ou plusieurs) images satellitaires multimodales, i.e., avec deux modalités d’imagerie différentes acquises par deux capteurs hétérogènes donnant pour la même scène deux images encodées différemment suivant la nature du capteur utilisé pour chacune des prises de vues. Les deux (ou multiples) images satellitaires multimodales sont prises et co-enregistrées à deux dates différentes, avant et après un événement. Dans le cadre de cette étude, nous proposons des nouveaux modèles de détection de changement en imagerie satellitaire multimodale semi ou non supervisés. Comme première contribution, nous présentons un nouveau scénario de contraintes exprimé sur chaque paire de pixels existant dans l’image avant et après changement. Une deuxième contribution de notre travail consiste à proposer un opérateur de gradient textural spatio-temporel exprimé avec des normes complémentaires ainsi qu’une nouvelle stratégie de dé-bruitage de la carte de différence issue de cet opérateur. Une autre contribution consiste à construire un champ d’observation à partir d’une modélisation par paires de pixels et proposer une solution au sens du maximum a posteriori. Une quatrième contribution est proposée et consiste à construire un espace commun de caractéristiques pour les deux images hétérogènes. Notre cinquième contribution réside dans la modélisation des zones de changement comme étant des anomalies et sur l’analyse des erreurs de reconstruction dont nous proposons d’apprendre un modèle non-supervisé à partir d’une base d’apprentissage constituée seulement de zones de non-changement afin que le modèle reconstruit les motifs de non-changement avec une faible erreur. Dans la dernière contribution, nous proposons une architecture d’apprentissage par paires de pixels basée sur un réseau CNN pseudo-siamois qui prend en entrée une paire de données au lieu d’une seule donnée et est constituée de deux flux de réseau (descripteur) CNN parallèles et partiellement non-couplés suivis d’un réseau de décision qui comprend de couche de fusion et une couche de classification au sens du critère d’entropie. Les modèles proposés s’avèrent assez flexibles pour être utilisés efficacement dans le cas des données-images mono-modales.
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Élaboration et validation empirique d'un modèle de consultation individuelle auprès des enseignants afin de favoriser l'inclusion scolaire des enfants ayant un TDAHNadeau, Marie-France 10 1900 (has links)
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L’enseignement et l’évaluation du rappel de récit au 2e cycle du primaire : création d’un dispositif didactiqueViau, Joanie 01 1900 (has links)
Le rappel du récit est l’une des manières les plus efficaces d’évaluer la compréhension en lecture (Denhière, 1979). Pourtant, au 2e cycle du primaire (entre 8 et 10 ans), il s’agit d’une pratique peu favorisée. Il en va de même pour l’utilisation de la littérature jeunesse, qui est de faible importance en contexte d’évaluation de la compréhension en lecture (Lépine, 2017). La présente recherche a pour objectif de créer un dispositif didactique visant à enseigner et à évaluer la compréhension en lecture par l’entremise de tâches de rappel de texte à partir d’albums jeunesse diversifiés. Pour ce faire, les étapes de la recherche-développement du modèle ADDIE (Peterson, 2003) ont été appliquées Il s’agit, dans un premier temps, de l’analyse et de l’identification des besoins. Dans ce cas, il fallait d’abord décrire les recherches relatives au rappel du récit et à la compréhension en lecture par l’utilisation des albums jeunesse. Puis, les tâches proposées aux élèves dans les manuels scolaires ainsi que les pratiques déclarées des enseignants en ce qui a trait à l’enseignement et à l’évaluation en lecture ont été analysées. Ensuite, la conceptualisation du dispositif a été réalisée en établissant les critères de sélection des œuvres les plus pertinentes pour faire partie du dispositif didactique. La grille qui en a résulté a d’ailleurs été évaluée par une experte en littérature jeunesse. Puis, le développement du dispositif didactique a consisté en l’élaboration du contenu du dispositif, de son organisation et du choix des albums. Enfin, la phase de mise à l’essai a eu lieu dans deux classes du 2e cycle du primaire durant l’année scolaire 2020-2021, pendant la pandémie mondiale de Covid-19. Les résultats démontrent que le rappel du récit est une tâche complexe à évaluer, mais qu’elle permet aux enseignants de bien cibler les forces et les défis de leurs élèves. De plus, l’utilisation de la littérature jeunesse, dans ce contexte, a été fort apprécié, car les albums ouvrent la porte à diverses avenues pédagogiques, telles que les situations d’écriture et l’interdisciplinarité. Les retombées envisagées de cette recherche sont de mettre à la disposition des enseignants des pratiques d’enseignement et d’évaluation plus diversifiées qui rendent compte de la compréhension en lecture des élèves ainsi que l’avancement des connaissances liées aux pratiques des enseignants du primaire. / Retelling is one of the most effective methods to teach and evaluate reading comprehension
(Denhière, 1979). However, it is not commonly used in 2nd cycle elementary school classes
(between 8 and 10 years old). Furthermore, picture books are seldom used to assessreading
comprehension (Lépine, 2017). The purpose of this study is to create a didactic device for
teaching and evaluating reading comprehension through retelling tasks and different types
of picture books. To do this, the ADDIE (Peterson, 2003) model has been chosen to guide
and assess every step of this design experiment research. The first step wasto analyze and
identify needs by describing the most relevant studies that have been released about
retelling and reading comprehension through the use of picture books. Student tasks and
teaching habits of elementary teachers have also been described. Then, the design of the
device has been elaborate by establishing the criteria for the selection of the picture books
that will be relevant for the didactic device. These criteria has been validated by an expert
in youth literature. Subsequently, the content and organization of the device has been
completed and the picture books had been chosen. Finally, the didacticdevice has been
tested in two 2
nd cycle elementary classrooms during 2020-2021 pandemicschool year. The
results show that retelling is a complex task to assess, but that it allows teachers to properly
target the strengths and challenges of their students. In addition, the use of youth literature
in this context was greatly appreciated because the picture books open the door to various
pedagogical avenues, such as different writing situations and interdisciplinarity. Expected
benefits of this research are to provide teachers with more diversified teaching and
evaluation practices, which reflect the real reading comprehensionof students as well as the
advancement of knowledge related to the practices of teachers inelementary school.
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Local Traffic Safety Analyzer – Improved Road Safety and Optimized Signal Control for Future Urban IntersectionsEggers, Kim Jannik, Oertel, Robert, Hesse, Martin 23 June 2023 (has links)
Improving road safety and optimizing the traffic flow – these are major challenges at urban intersections. In particular, strengthening the needs of vulnerable road users (VRUs) such as pedestrians, cyclists and e-scooter drivers is becoming increasingly important, combined with support for automated and connected driving. In the LTSA project, a new system is being developed and implemented exactly for this purpose. The LTSA is an intelligent infrastructure system that records the movements of all road users in the vicinity of an intersection using a combination of several locally installed sensors e.g. video, radar, lidar. AI-based software processes the detected data, interprets the movement patterns of road users and continuously analyzes the current traffic situation (digital twin). Potentially dangerous situations are identified, e.g. right turning vehicles and simultaneously crossing VRUs, and warning messages can be sent to connected road users via vehicle-to-infrastructure communication (V2X). Automated vehicles can thus adapt their driving maneuvers. In addition, the collected data is applied to improve traffic light control depending on the current traffic situation, especially for VRUs. This abstract describes the LTSA system and its implementation in the German city of Potsdam. The current project state is presented and an outlook on next steps is given.
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