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A method for detecting windows from mobile lidar data / R. Wang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 11 (November 2012)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 78 n° 11 (November 2012) . - pp 1129 - 1140 Titre : A method for detecting windows from mobile lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : R. Wang, Auteur ; F. Ferrie, Auteur ; J. Macfarlane, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 1129 - 1140 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] façade [Termes IGN] fenêtre (bâtiment) [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) Mobile lidar (light detection and ranging) data collection is a rapidly emerging technology in which multiple georeferenced sensors (e.g., laser scanners, cameras) are mounted on a moving vehicle to collect real world data. The photorealistic modeling of large-scale real world scenes such as urban environments has become increasingly interesting to the vision, graphics, and photogrammetry communities. In this paper, we present an automatic approach to window and facade detection from mobile lidar data. The proposed method combines bottom-up with top-down strategies to extract facade planes from noisy lidar point clouds. The window detection is achieved through a two-step approach: potential window point detection and window localization. The facade pattern is automatically inferred to enhance the robustness of the window detection. Experimental results on six datasets result in 71.2 percent and 88.9 percent in the first two datasets, 100 percent for the rest four datasets in terms of completeness rate, and 100 percent correctness rate for all the tested datasets, which demonstrate the effectiveness of the proposed solution for planar facades with rectilinear windows. The application potential includes generation of building facade models with street-level details and texture synthesis for producing realistic occlusion-free facade texture. Numéro de notice : A2012-586 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.78.11.1129 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.78.11.1129 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32032 [article]

Augmenting the Iterative Closest Point (ICP) alignment algorithm with intensity / S. Hefford in Geomatica, vol 63 n° 4 (December 2009)  

Public [article]  inGeomatica > vol 63 n° 4 (December 2009) . - pp 407 - 418 Titre : Augmenting the Iterative Closest Point (ICP) alignment algorithm with intensity Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Hefford, Auteur ; C. Samson, Auteur ; J. Harrison, Auteur ; F. Ferrie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 407 - 418 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme ICP [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] erreur de positionnement [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] intensité lumineuse [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] système de numérisation mobile Résumé : (Auteur) Le TITAN® est un système terrestre mobile de radar optique (Lidar) multiple. Il utilise le GPS et une unité de mesure par inertie (UMI) pour déterminer sa position et son orientation. En utilisant quatre Lidar, le système TITAN fournit une couverture qui se recoupe. Lorsqu'on perd le signal du GPS, l'erreur de position augmente de façon exponentielle selon la durée de l'interruption. La dérive des données sur la position mène à un désalignement des nuages de points qui se chevauchent. En déterminant le changement de pose nécessaire pour aligner les nuages de points se chevauchant, il est possible d'évaluer la valeur de dérive de la position. Cet article évalue la possibilité d'améliorer l'exactitude de la position en incorporant les corrections obtenues par l'alignement des nuages de points Lidar qui se chevauchent. Le rendement de l'alignement des nuages de points peut être amélioré en intégrant l'information sur l'intensité à l'algorithme d'alignement itératif du point le plus près (ICP). Malheureusement, les nuages de points se chevauchant du système TITAN contiennent peu de variation géométrique et d'intensité. Ceci limite grandement la disponibilité des régions sur lesquelles baser un alignement. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2009-556 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2009-0053 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2009-0053 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30185 [article]

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Finding anomalies in high-density Lidar point clouds / J. Harrison in Geomatica, vol 63 n° 4 (December 2009)  

Public [article]  inGeomatica > vol 63 n° 4 (December 2009) . - pp 397 - 405 Titre : Finding anomalies in high-density Lidar point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Harrison, Auteur ; F. Ferrie, Auteur ; S. Hefford, Auteur ; C. Samson, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 397 - 405 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme ICP [Termes IGN] détection d'erreur [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] système de numérisation mobile [Termes IGN] tessellation Résumé : (Auteur) Les systèmes de balayage terrestre modernes à trois dimensions (3D) comme le système TITAN nous permettent d'acquérir des jeux de données géoréférencées précis pour des régions s'étendant sur plusieurs kilomètres carrés. Ces systèmes sont composés de nombreux lasers montés sur véhicule pour obtenir les données sur les points, d'une unité GPS de grande précision pour fournir les données géoréférencées et d'une unité de mesure par inertie (UMI) pour suivre le mouvement du véhicule. Deux points faibles de ce genre d'approche sont que l'exactitude de la navigation se dégrade lorsqu'on perd le signal du GPS et que les objets en mouvement peuvent causer des artéfacts aux données. Ceci produit des anomalies particulières des données obtenues qui doivent éventuellement être corrigées, souvent manuellement, au cours de l'étape du post-traitement. Le but du présent article est de démontrer qu'en exploitant la configuration des capteurs Lidar, ces anomalies peuvent souvent être détectées automatiquement dans le jeu de données. Plus particulièrement, nous démontrons qu'à partir d'une tessellation adéquate, il est possible d'utiliser les algorithmes itératifs du point le plus près (ICP) pour localiser les anomalies de manière fiable et fournir une estimation de leur magnitude. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2009-555 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2009-0052 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2009-0052 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30184 [article]

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