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Automatisation du nettoyage de nuages de points / Yohan Pensier (2016) 

Public Titre : Automatisation du nettoyage de nuages de points Type de document : Mémoire Auteurs : Yohan Pensier, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2016 Importance : 71 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie mastère Photogrammétrie, positionnement et mesures de déformations Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] 3DReshaper [Termes IGN] C++ [Termes IGN] contrôle qualité [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] effet de bord [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] lancer de rayons [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du [Termes IGN] précision centimétrique [Termes IGN] réseau ferroviaire [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] valeur aberrante Index. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) La division Assistance Travaux et Topographie (ATT) de la direction d’ingénierie et projet de SNCF Réseau réalise et pilote des opérations de levé topographiques 3D (voies, gares, …). À ce titre, elle a également pour mission d’effectuer le contrôle qualité des données livrées par les différents prestataires. Afin de pouvoir répondre rapidement à ces missions de grande échelle, un nombre important de techniques émergentes est déployé en complément de la topographie traditionnelle, notamment, le scanner laser dynamique ferroporté. La donnée 3D obtenue par ce type d’appareil est exhaustive, sauf en cas de masques, mais peut contenir des artefacts de mesures (bruits, points fantômes, …). Le stage réalisé devait donc permettre de : - Intégrer les usages de nettoyages de nuages de points de SNCF Réseau ; - Proposer et implémenter des filtres mathématiques pour automatiser le nettoyage des nuages de points (détection de points aberrants, comparaison de nuages, segmentation et classification du nuage de points, …) et les mettre en oeuvre en les intégrant dans les chaînes de traitement actuelles ; - Proposer une méthodologie applicable sur des zones très étendues (environ 100 km linéaires). Note de contenu : 1. APPROCHE INITIALE 1.1 Cadre du stage 1.2. Principes du levé LIDAR en milieu ferroviaire 1.3. Évaluation de l’existant 2. NETTOYAGE SEMI-AUTOMATIQUE DES NUAGES DE POINTS STATIQUES 2.1. Le logiciel 3DReshaper 2.2. Présentation du programme « filtrage_auto » 2.3. Résultats obtenus 3. AUTOMATISATION DU NETTOYAGE DE SCANS DYNAMIQUES 3.1. Méthode mathématique retenue 3.2. Le programme « Top_Gun » 3.3. Exemple de traitement Conclusion Numéro de notice : 22662 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire PPMD Organisme de stage : SNCF Réseau Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84007

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