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Analyse des performances de levers LiDAR via l’iPad Pro en vue de la réalisation de plans d’intérieurs et de maquettes numériques de bâtiments / Pauline Chardon (2022)  

Public Titre : Analyse des performances de levers LiDAR via l’iPad Pro en vue de la réalisation de plans d’intérieurs et de maquettes numériques de bâtiments Type de document : Mémoire Auteurs : Pauline Chardon, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2022 Importance : 105 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire de soutenance de Diplôme d’Ingénieur INSA Spécialité Topographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Acquisition d'image(s) et de donnée(s) [Termes IGN] carte d'intérieur [Termes IGN] lidar mobile [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] plan foncier [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] télémètre laser terrestre Index. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Depuis 2020, Apple intègre désormais un capteur LiDAR dans ses smartphones et tablettes les plus récents. À l’origine dédiée à la réalité augmentée, son utilisation pour les relevés métriques présente aujourd’hui un intérêt croissant. Devant ce constat, la société FUTURMAP a fait le choix de mener une étude approfondie sur le sujet, en collaboration avec un grand groupe spécialisé dans le diagnostic immobilier. L’objectif de ce PFE est donc de mettre en place une nouvelle méthode d’acquisition basée sur les technologies LiDAR mobiles, dans le but d’établir un plan d’intérieur ou une maquette numérique 3D. Dans cette étude, nous avons ainsi approfondi la connaissance de ce système de numérisation afin de déterminer un processus de captation fiable des données. Plusieurs éléments ont été étudiés à la suite d’une série de tests afin de déterminer les limites et les contraintes de ce nouveau dispositif. Note de contenu : Introduction 1- Etat de l'art 2- Mise en place d’un processus d’acquisition via l’iPad Pro 3- Application du processus : génération du plan Conclusion générale et perspectives Numéro de notice : 24091 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : FUTURMAP (Lyon) En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4830/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102561

Extracting 3D indoor maps with any shape accurately using building information modeling data / Qi Qiu in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 10 (October 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 10 (October 2021) . - n° 700 Titre : Extracting 3D indoor maps with any shape accurately using building information modeling data Type de document : Article/Communication Auteurs : Qi Qiu, Auteur ; Mingjun Wang, Auteur ; Qingsheng Xie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 700 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] carroyage [Termes IGN] carte d'intérieur [Termes IGN] carte en 3D [Termes IGN] conception assistée par ordinateur [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] grille [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] service fondé sur la position Résumé : (auteur) Indoor maps lay the foundation for most indoor location-based services (LBS). Building Information Modeling (BIM) data contains multiple dimensional computer-aided design information. Some studies have utilized BIM data to automatically extract 3D indoor maps. A complete 3D indoor map consists of both floor-level maps and cross-floor paths. Currently, the floor-level indoor maps are mainly either grid-based maps or topological maps, and the cross-floor path generation schemes are not adaptive to building elements with irregular 3D shapes. To address these issues, this study proposes a novel scheme to extract an accurate 3D indoor map with any shape using BIM data. Firstly, this study extracts grid-based maps from BIM data and generates the topological maps directly through the grid-based maps using image thinning. A novel hybrid indoor map, termed Grid-Topological map, is then formed by the grid-based maps and topological maps jointly. Secondly, this study obtains the cross-floor paths from cross-floor building elements by a four-step process, namely X-Z projection, boundary extraction, X-Z topological path generation, and path-BIM intersection. Finally, experiments on eight typical types of cross-floor building elements and three multi-floor real-world buildings were conducted to prove the effectiveness of the proposed scheme, the average accuracy rates of the evaluated paths are higher than 88%. This study will advance the 3D indoor maps generation and inspire the application of indoor maps in indoor LBS, indoor robots, and 3D geographic information systems. Numéro de notice : A2021-778 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10100700 Date de publication en ligne : 14/10/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10100700 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98842 [article]

Indoor mapping and modeling by parsing floor plan images / Yijie Wu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 6 (June 2021)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 35 n° 6 (June 2021) . - pp 1205 - 1231 Titre : Indoor mapping and modeling by parsing floor plan images Type de document : Article/Communication Auteurs : Yijie Wu, Auteur ; Jianga Shang, Auteur ; Pan Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1205 - 1231 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] carte d'intérieur [Termes IGN] chevauchement [Termes IGN] CityGML [Termes IGN] construction [Termes IGN] format Industry foudation classes IFC [Termes IGN] intégrité topologique [Termes IGN] mur [Termes IGN] optimisation spatiale [Termes IGN] positionnement en intérieur [Termes IGN] vectorisation Résumé : (auteur) A large proportion of indoor spatial data is generated by parsing floor plans. However, a mature and automatic solution for generating high-quality building elements (e.g., walls and doors) and space partitions (e.g., rooms) is still lacking. In this study, we present a two-stage approach to indoor mapping and modeling (IMM) from floor plan images. The first stage vectorizes the building elements on the floor plan images and the second stage repairs the topological inconsistencies between the building elements, separates indoor spaces, and generates indoor maps and models. To reduce the shape complexity of indoor boundary elements, i.e., walls and openings, we harness the regularity of the boundary elements and extract them as rectangles in the first stage. Furthermore, to resolve the overlaps and gaps of the vectorized results, we propose an optimization model that adjusts the rectangle vertex coordinates to conform to the topological constraints. Experiments demonstrate that our approach achieves a considerable improvement in room detection without conforming to Manhattan World Assumption. Our approach also outputs instance-separate walls with consistent topology, which enables direct modeling into Industry Foundation Classes (IFC) or City Geography Markup Language (CityGML). Numéro de notice : A2021-385 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1781130 Date de publication en ligne : 08/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1781130 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97642 [article]

Room semantics inference using random forest and relational graph convolutional networks: A case study of research building / Xuke Hu in Transactions in GIS, Vol 25 n° 1 (February 2021)  

Public [article]  inTransactions in GIS > Vol 25 n° 1 (February 2021) . - pp 71 - 111 Titre : Room semantics inference using random forest and relational graph convolutional networks: A case study of research building Type de document : Article/Communication Auteurs : Xuke Hu, Auteur ; Hongchao Fan, Auteur ; Alexey Noskov, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 71 - 111 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] bâtiment public [Termes IGN] carte d'intérieur [Termes IGN] cartographie automatique [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] graphe relationnel [Termes IGN] inférence sémantique Résumé : (Auteur) Semantically rich maps are the foundation of indoor location‐based services. Many map providers such as OpenStreetMap and automatic mapping solutions focus on the representation and detection of geometric information (e.g., shape of room) and a few semantics (e.g., stairs and furniture) but neglect room usage. To mitigate the issue, this work proposes a general room tagging method for public buildings, which can benefit both existing map providers and automatic mapping solutions by inferring the missing room usage based on indoor geometric maps. Two kinds of statistical learning‐based room tagging methods are adopted: traditional machine learning (e.g., random forests) and deep learning, specifically relational graph convolutional networks (R‐GCNs), based on the geometric properties (e.g., area), topological relationships (e.g., adjacency and inclusion), and spatial distribution characteristics of rooms. In the machine learning‐based approach, a bidirectional beam search strategy is proposed to deal with the issue that the tag of a room depends on the tag of its neighbors in an undirected room sequence. In the R‐GCN‐based approach, useful properties of neighboring nodes (rooms) in the graph are automatically gathered to classify the nodes. Research buildings are taken as examples to evaluate the proposed approaches based on 130 floor plans with 3,330 rooms by using fivefold cross‐validation. The experiments conducted show that the random forest‐based approach achieves a higher tagging accuracy (0.85) than R‐GCN (0.79). Numéro de notice : A2021-186 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12664 Date de publication en ligne : 19/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12664 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97152 [article]

Enhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences / Bo Wu in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 9 (September 2019)  

Public [article]  inPhotogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 85 n° 9 (September 2019) . - pp 633 - 642 Titre : Enhanced 3D mapping with an RGB-D sensor via integration of depth measurements and image sequences Type de document : Article/Communication Auteurs : Bo Wu, Auteur ; Xuming Ge, Auteur ; Linfu Xie, Auteur ; Wu Chen, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 633 - 642 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] carte d'intérieur [Termes IGN] carte de profondeur [Termes IGN] cartographie 3D [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] image RVB [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] séquence d'images [Termes IGN] structure-from-motion Résumé : (Auteur) State-of-the-art visual simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques greatly facilitate three-dimensional (3D) mapping and modeling with the use of low-cost red-green-blue-depth (RGB-D) sensors. However, the effective range of such sensors is limited due to the working range of the infra-red (IR) camera, which provides depth information, and thus the practicability of such sensors in 3D mapping and modeling is limited. To address this limitation, we present a novel solution for enhanced 3D mapping using a low-cost RGB-D sensor. We carry out state-of-the-art visual SLAM to obtain 3D point clouds within the mapping range of the RGB-D sensor and implement an improved structure-from-motion (SfM) on the collected RGB image sequences with additional constraints from the depth information to produce image-based 3D point clouds. We then develop a feature-based scale-adaptive registration to merge the gained point clouds to further generate enhanced and extended 3D mapping results. We use two challenging test sites to examine the proposed method. At these two sites, the coverage of both generated 3D models increases by more than 50% with the proposed solution. Moreover, the proposed solution achieves a geometric accuracy of about 1% in a measurement range of about 20 m. These positive experimental results not only demonstrate the feasibility and practicality of the proposed solution but also its potential. Numéro de notice : A2019-415 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.14358/PERS.85.9.633 Date de publication en ligne : 01/09/2019 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.85.9.633 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93542 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
105-2019091	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Low-complexity online correction and calibration of pedestrian dead reckoning using map matching and GPS / Fabian Hölzke in Geo-spatial Information Science, vol 22 n° 2 (June 2019)  

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Cognitive aspects of human-computer interaction for GIS / Dieter Fritsch (2019)  

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Mobile Mapping Technologies / Pablo Rodriguez-Gonzalvez (2019)  

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Point clouds by SLAM-based mobile mapping systems: accuracy and geometric content validation in multisensor survey and stand-alone acquisition / Giulia Sammartano in Applied geomatics, vol 10 n° 4 (December 2018)  

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Study the precision of creating 3D structure modeling from terrestrial laser scanner observations / Zaki M. Zeidan in Journal of applied geodesy, vol 12 n° 4 (October 2018)  

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Three-point-based solution for automated motion parameter estimation of a multi-camera indoor mapping system with planar motion constraint / Fangning He in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 142 (August 2018)  

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Depth camera indoor mapping for 3D virtual radio play / Juho-Pekka Virtanen in Photogrammetric record, vol 33 n° 162 (June 2018)  

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Bayesian graph-cut optimization for wall surfaces reconstruction in indoor environments / Georgios-Tsampikos Michailidis in The Visual Computer, vol 33 n° 10 (October 2017)  

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Structure from motion with line segments under relaxed endpoint constraints / Branislav Micusik in International journal of computer vision, vol 124 n° 1 (August 2017)  

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Data-driven estimation of building interior plans / Julian F. Rosser in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 7-8 (July - August 2017)  

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