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Termes IGN > sciences naturelles > physique > traitement d'image > lasergrammétrie > traitement de semis de points
traitement de semis de points |
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Process BIM : Une chaîne de traitements pour le tel que construit / Tania Landes in Géomètre, n° 2146 (avril 2017)
[article]
Titre : Process BIM : Une chaîne de traitements pour le tel que construit Type de document : Article/Communication Auteurs : Tania Landes, Auteur ; Pierre Grussenmeyer, Auteur Année de publication : 2017 Conférence : Colloque 2017, Le BIM : aux confluences de la technique et du droit 02/02/2017 Le Mans France Article en page(s) : pp 46 - 47 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] extraction de données
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] métier
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] taille du jeu de données
[Termes IGN] traitement de semis de pointsRésumé : (auteur) Le 30 janvier, Hélène Macher, ingénieur géomètre topographe diplômée de l'INSA Strasbourg, a soutenu sa thèse intitulée "Du nuage de points à la maquette numérique de bâtiment : reconstruction 3D semi-automatique de bâtiments existants". Numéro de notice : A2017-181 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84736
in Géomètre > n° 2146 (avril 2017) . - pp 46 - 47[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 063-2017041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible The D-FCM partitioned D-BSP tree for massive point cloud data access and rendering / Yi Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 120 (october 2016)
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[article]
Titre : The D-FCM partitioned D-BSP tree for massive point cloud data access and rendering Type de document : Article/Communication Auteurs : Yi Zhang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 25 - 36 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] arbre BSP
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement de semis de points
[Termes IGN] valeur propreRésumé : (Auteur) The spatial partitioning of massive point cloud data involves dividing the space into a multi-tree structure step by step, so as to achieve the purpose of fast access and to render the point cloud. The current methods are based on spatial regularity and equal division, which is not consistent with the irregular and non-uniform distribution of most point clouds. This paper presents a directional fuzzy c-means (D-FCM) method for irregular spatial partitioning. The distance metric is weighted by a direction coefficient, which is determined by the eigenvalue of the point cloud. The orientation of each node is adaptively calculated by principal component analysis of the point cloud, and Karhunen-Loeve (KL) transform is applied to the points coordinates in node. A binary space partitioning (BSP) tree structure is used to partition the point cloud data node by node, and a directional BSP (D-BSP) tree is formed. The D-BSP tree structure was tested with point clouds of 0.1 million to over 2 billion points (up to 60 GB). The experimental results showed that the D-BSP tree can ensure that the bounding boxes are close to the actual spatial distribution of the point cloud, it can completely expand along the spatial configuration of the point cloud without generating unnecessary partitioning, and it can achieve a higher rendering speed with less memory requirement. Numéro de notice : A2016-795 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.08.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.08.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82529
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 120 (october 2016) . - pp 25 - 36[article]Slicing method for curved façade and window extraction from point clouds / S.M. Iman Zolanvari in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 119 (September 2016)
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[article]
Titre : Slicing method for curved façade and window extraction from point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : S.M. Iman Zolanvari, Auteur ; Debra F. Laefer, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 334 - 346 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse structurale
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] fenêtre (bâtiment)
[Termes IGN] modèle numérique
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] surveillance d'ouvrage
[Termes IGN] traitement de semis de pointsRésumé : (Auteur) Laser scanning technology is a fast and reliable method to survey structures. However, the automatic conversion of such data into solid models for computation remains a major challenge, especially where non-rectilinear features are present. Since, openings and the overall dimensions of the buildings are the most critical elements in computational models for structural analysis, this article introduces the Slicing Method as a new, computationally-efficient method for extracting overall façade and window boundary points for reconstructing a façade into a geometry compatible for computational modelling. After finding a principal plane, the technique slices a façade into limited portions, with each slice representing a unique, imaginary section passing through a building. This is done along a façade’s principal axes to segregate window and door openings from structural portions of the load-bearing masonry walls. The method detects each opening area’s boundaries, as well as the overall boundary of the façade, in part, by using a one-dimensional projection to accelerate processing. Slices were optimised as 14.3 slices per vertical metre of building and 25 slices per horizontal metre of building, irrespective of building configuration or complexity. The proposed procedure was validated by its application to three highly decorative, historic brick buildings. Accuracy in excess of 93% was achieved with no manual intervention on highly complex buildings and nearly 100% on simple ones. Furthermore, computational times were less than 3 sec for data sets up to 2.6 million points, while similar existing approaches required more than 16 hr for such datasets. Numéro de notice : A2016-787 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2016.06.011 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.06.011 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82502
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 119 (September 2016) . - pp 334 - 346[article]Mise en place de procédures automatiques en vue d’accélérer la production des plans topographiques au sein de l’entreprise Techni Drone / Kévin Javerliat (2016)
Titre : Mise en place de procédures automatiques en vue d’accélérer la production des plans topographiques au sein de l’entreprise Techni Drone Type de document : Mémoire Auteurs : Kévin Javerliat, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2016 Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études INSA StrasbourgLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] ligne de rupture de pente
[Termes IGN] logiciel de photogrammétrie
[Termes IGN] orthoimage
[Termes IGN] plan topographique
[Termes IGN] point de vérification
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement de semis de pointsIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (Auteur) Ce projet au sein d’une entreprise spécialisée dans l’utilisation des drones civils m’a permis de me familiariser avec les processus d’acquisition des données acquises par drone. Il m’apporte une expérience pratique dans un domaine en plein essor et plus largement en photogrammétrie. Plus largement, j’ai pu développer mes compétences dans le domaine de la programmation en langage Python. Ce stage a également été l’occasion d’explorer les fonctionnalités de nouveaux logiciels tels que QGIS, Pix4D Mapper ou Mensura Genius. Enfin, j’ai une vision du travail de l’ingénieur topographe en dehors d’un cabinet de géomètres. Plus généralement, ce stage a été l’occasion de découvrir le fonctionnement d’une société autre qu’un cabinet de géomètres experts mêlant des personnes aux compétences totalement différentes dans des domaines très variés. Note de contenu : INTRODUCTION
1. PRÉSENTATION DE TECHNI DRONE ET DE SON FONCTIONNEMENT GÉNÉRAL
1.1. Présentation de la société
1.2. Le matériel utilisé
1.3. Le fonctionnement général d’une prestation
2. LA CHAÎNE DE TRAITEMENT
2.1. L’élaboration de l’état de la chaîne de traitement
2.2. Les conclusions de l’état de la chaîne de traitement
3. COMPARATIF DES SOLUTIONS DE TRAITEMENT PHOTOGRAMMÉTRIQUE
3.1. Les fonctionnalités indispensables aux solutions de traitement photogrammétrique
3.2. La réponse des solutions de traitement à nos exigences
3.3. Le choix de la solution de traitement photogrammétrique
4. EXTRACTION AUTOMATIQUE DES POINTS DE CONTRÔLE
4.1. L’état de l’art
4.2. La solution envisagée chez Techni Drone
4.3. Conclusion et perspectives
5. L’EXTRACTION AUTOMATIQUE DES LIGNES DE RUPTURE DE PENTE
6. L’EXTENSION SOUS QGIS
6.1. Présentation de QGIS, Python et les extensions
6.2. La classification des lignes de rupture de pente
6.3. La réalisation du plan des stocks
6.4. L’élaboration du diagnostic des pistes
6.5. Conclusion sur l’extension créée
7. LES AMÉLIORATIONS ORGANISATIONNELLES
7.1. La disponibilité de Mensura Genius
7.2. La mise en réseau des postes
7.3. Le suivi des traitements en cours
8. LES APPORTS DE LA NOUVELLE CHAÎNE DE TRAITEMENT
9. LES ÉVOLUTIONS NÉCESSAIRES POUR OBTENIR UN SERVICE DE TYPE « CLOUD »
9.1. Présentation du projet
9.2. La diffusion des données sur le web
CONCLUSION ET PERSPECTIVESNuméro de notice : 22694 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : TECHNI DRONE Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84831 Documents numériques
Point cloud server (PCS) : point clouds in-base management and processing / Rémi Cura in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol II-3 W5 (October 2015)
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[article]
Titre : Point cloud server (PCS) : point clouds in-base management and processing Type de document : Article/Communication Auteurs : Rémi Cura, Auteur ; Julien Perret , Auteur ; Nicolas Paparoditis
, Auteur
Année de publication : 2015 Conférence : ISPRS 2015, Geospatial Week : Laserscanning, ISSDQ, CMRT, ISA, GeoVIS, GeoBigData 28/09/2015 03/10/2015 La Grande Motte France ISPRS OA Annals Article en page(s) : pp 531 - 539 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] code source libre
[Termes IGN] compression de données
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] filtrage de points
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] serveur de données localisées
[Termes IGN] système de gestion de bases de données relationnelles
[Termes IGN] traitement de semis de pointsRésumé : (auteur) In addition to the traditional Geographic Information System (GIS) data such as images and vectors, point cloud data has become more available. It is appreciated for its precision and true three-Dimensional (3D) nature. However, managing the point cloud can be difficult due to scaling problems and specificities of this data type. Several methods exist but are usually fairly specialised and solve only one aspect of the management problem. In this work, we propose a complete and efficient point cloud management system based on a database server that works on groups of points rather than individual points. This system is specifically designed to solve all the needs of point cloud users: fast loading, compressed storage, powerful filtering, easy data access and exporting, and integrated processing. Moreover, the system fully integrates metadata (like sensor position) and can conjointly use point clouds with images, vectors, and other point clouds. The system also offers in-base processing for easy prototyping and parallel processing and can scale well. Lastly, the system is built on open source technologies; therefore it can be easily extended and customised. We test the system will several billion points of point clouds from Lidar (aerial and terrestrial ) and stereo-vision. We demonstrate ~ 400 million pts/h loading speed, user-transparent greater than 2 to 4:1 compression ratio, filtering in the approximately 50 ms range, and output of about a million pts/s, along with classical processing, such as object detection. Numéro de notice : A2015--059 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprsannals-II-3-W5-531-2015 Date de publication en ligne : 20/08/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-II-3-W5-531-2015 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82690
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol II-3 W5 (October 2015) . - pp 531 - 539[article] PermalinkPermalinkOptimiser la performance de calcul pour la cartographie en temps réel avec un laser scanner aéroporté / Jan Skaloud in Géomatique suisse, vol 109 n° 6 (juin 2011)
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