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Segmentation et interprétation de nuages de points pour la modélisation d'environnements urbains / J. Hernandez in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 191 (Mai 2010)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 191 (Mai 2010) . - pp 28 - 35 Titre : Segmentation et interprétation de nuages de points pour la modélisation d'environnements urbains Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Hernandez, Auteur ; B. Marcotegui, Auteur Année de publication : 2010 Conférence : SFPT 2009, Colloque Lidar 20/01/2009 21/01/2009 Le Mans France Article en page(s) : pp 28 - 35 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] apprentissage dirigé [Termes IGN] artefact [Termes IGN] détection automatique [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] morphologie mathématique [Termes IGN] Paris (75) [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) Dans cet article, nous présentons une méthode pour la détection et la classification d'artefacts au niveau du sol, comme phase de filtrage préalable à la modélisation d'environnements urbains. La méthode de détection est réalisée sur l'image profondeur, une projection de nuage de points sur un plan image où la valeur du pixel correspond à la distance du point au plan. En faisant l'hypothèse que les artefacts sont situés au sol, ils sont détectés par une transformation de chapeau haut de forme par remplissage de trous sur l'image de profondeur. Les composantes connexes ainsi obtenues sont ensuite caractérisées et une analyse des variables est utilisée pour la sélection des caractéristiques les plus discriminantes. Les composantes connexes sont donc classifiées en quatre catégories (lampadaires, piétons, voitures et «Reste») à l'aide d'un algorithme d'apprentissage supervisé. La méthode a été testée sur des nuages de points de la ville de Paris, en montrant de bons résultats de détection et de classification dans l'ensemble de données. Numéro de notice : A2010-208 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30402 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
018-2010011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible