DOI: 10.25666/dataubfc-2023-07-13
title: uB-VisioGeoloc
title: uB-VisioGeoloc

description: This dataset contains sequences of pedestrian navigation in an urban environment carried out in the city of Dijon, France, in a variety of representative environments. 
Synchronised colour and depth images, as well as GPS and inertial positioning data, are recorded. The colour images are annotated to reference and locate elements of significance to pedestrians (cars, pavements, signs, etc.).
This dataset was produced as part of a project to develop a mobility assistance system for the visually impaired using sound substitution. For each sequence, a sound file corresponding to a substitution method is proposed.
description: Le jeu de données proposé est une collection de séquences de navigation piétonne combinant des informations visuelles et spatiales. Les séquences de navigation piétonne correspondent à des situations rencontrées par un piéton marchant dans un environnement urbain extérieur, comme se déplacer le long d’un trottoir, se frayer un chemin dans une foule ou traverser une rue lorsque le feu piéton est vert. Les données acquises sont horodatées et fournissent des images RVB-D associées à un GPS et à des données inertielles (accélération, rotation). Ces enregistrements ont été acquis par des processus distincts, en évitant les retards pendant leur capture afin de garantir une synchronisation entre le moment de l'acquisition par le capteur et le moment de l'enregistrement sur le système. L'acquisition a été réalisée dans la ville de Dijon, en France, dans des rues étroites, des avenues larges et des parcs.
Les annotations sur les images RGB-D représentent des boîtes de délimitation indiquant la position d'un objet statique ou dynamique pertinent présent dans une zone piétonne, tel qu'un arbre, un banc ou une personne.
Ce jeu de données de navigation piétonne est proposé pour le développement d'un système d'aide à la mobilité pour les personnes malvoyantes dans leurs déplacements quotidiens dans un environnement extérieur. Les données visuelles et les séquences de localisation sont utilisées pour élaborer une méthode de traitement visuel afin d'extraire des informations pertinentes sur l'obstacle et la position actuelle du chemin. Parallèlement à l'ensemble de données, une méthode de substitution visuelle-auditive a été employée pour convertir chaque séquence d'images en fichiers sonores stéréophoniques. Des séquences synthétiques associées au même ensemble d'informations sont également fournies.

Plus d'informations sur le projet : https://imvia.u-bourgogne.fr/projet/3d-sound-glasses.html
description: Audience: Research, Informal Education
description: UpdatePeriodicity: as needed
description: Project: 3D Sound Glasses, Projet Envergure 2020 (Region Bourgogne Franche-Comté)
description: Project: Thèse de doctorat de Florian Scalvini, 3D Sound Glasses - Projet Envergure 2020 (Region Bourgogne Franche-Comté)
description: Project: Thèse de doctorat de Camille Bordeau, 3D Sound Glasses - Projet Envergure 2020 (Region Bourgogne Franche-Comté)
description: Observational data: To record this data, a person equipped with a recording system travelled around the city of Dijon. The system consisted of an Intel Realsense D435 RGB-D camera (rvb-d), an Adafruit BNO055 Inertial Measurement Unit (IMU-100Hz) sensor and a GPS antenna (10Hz). Each sensor had a dedicated thread operating independently of the others to ensure synchronisation between the rate of data acquisition and the recording process. 
A synthetic sequence modelling the Place Darcy in Dijon (produced from a LIDAR scan) was added to enrich the dataset.
The image-sound conversion generates spatialised sounds whose frequency depends on elevation (from 250 Hz to 1492 Hz), which is convolved with the HRTFs in the CIPIC database to obtain a stereophonic sound spatialised in azimuth and elevation.
description: Données d'observation: Pour enregistrer ces données, une personne équipée d'un système de suivi s’est déplacé dans la ville de Dijon. Le système est composé d’une caméra RVB-D Intel Realsense D435 (rvb-d), un capteur Adafruit BNO055 Inertial Measurement Unit (IMU-100Hz) et une antenne GPS (10Hz). Chaque capteur disposait d'un thread dédié fonctionnant indépendamment des autres our assurer la synchronisation entre le taux d'acquisition des données et le processus d'enregistrement. 
Une séquence synthétique modélisant la place Darcy de la ville de Dijon (réalisé à partir d’un scan LIDAR) a été rajouté pour enrichir le jeu de données.
La conversion image-son genèrent des sons spatialisés dont la fréquence dépend de l'élévation (de 250 Hz à 1492 Hz) qui est convolué avec les HRTF de la base de données du CIPIC pour obtenir un son stéréophonique spatialisé en azimut et en élévation.