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Auteur Jean-Emmanuel Deschaud |
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Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externes3D urban scene understanding by analysis of LiDAR, color and hyperspectral data / David Duque-Arias (2021)
Titre : 3D urban scene understanding by analysis of LiDAR, color and hyperspectral data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : David Duque-Arias, Auteur ; Beatriz Marcotegui, Directeur de thèse ; Jean-Emmanuel Deschaud, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2021 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université PSL, Spécialité : Morphologie MathématiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] analyse de scène 3D
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] modélisation géométrique de prise de vue
[Termes IGN] monde virtuel
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] traitement d'imageIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Point clouds have attracted the interest of the research community over the last years. Initially, they were mostly used for remote sensing applications. More recently, thanks to the development of low-cost sensors and the publication of some open source libraries, they have become very popular and have been applied to a wider range of applications. One of them is the autonomous vehicle where many efforts have been made in the last century to make it real. A very important bottleneck nowadays for the autonomous vehicle is the evaluation of the proposed algorithms. Due to the huge number of possible scenarios, it is not feasible to perform it in real life. An alternative is to simulate virtual environments where all possible configurations can be set up beforehand. However, they are not as realistic as the real world is. In this thesis, we studied the pertinence of including hyperspectral images in the creation of new virtual environments. Furthermore, we proposed new methods to improve 3D scene understanding for autonomous vehicles. During this research, we addressed the following topics. Firstly, we analyzed the spectrum in color and hyperspectral images because it provides a description about the electromagnetic radiation at different frequencies. Some applications rely only on visible colors. In other cases, such as the characterization of materials, the study of the invisible range is required. For this purpose, we proposed a simplified spectrum representation that preserves its diversity, the Graph-based color lines (GCL) model. Secondly, we studied the integration of hyperspectral images, color images and point clouds in urban scenes. The analysis was carried out by using the data acquired during this thesis in the context of the REPLICA project FUI 24. We inspected spectral signatures of different objects and reflectance histograms of the images. The obtained results demonstrate that urban scenes are challenging scenarios for current technology of hyperspectral cameras due to the presence of uncontrolled light conditions and moving actors. Thirdly, we worked with 3D point clouds from urban scenes that have proved to be a reliable type of data, much less sensitive to illumination variations than cameras. They are more accurate than color images and permit to obtain precise 3D models of urban environments. Deep learning techniques are very popular in this domain. A key element of these techniques is the loss function that drives the optimization process. We proposed two new loss functions to perform semantic segmentation tasks: power Jaccard loss and hierarchical loss. They obtained a higher performance in evaluated scenarios than classical losses not only in 3D point clouds but also in color and gray scale images. Moreover, we proposed a new dataset (Paris Carla 3D Dataset) composed of synthetic and real point clouds from urban scenes. It is expected to be used by the research community for different automatic tasks such as semantic segmentation, instance segmentation and scene completion. Finally, we conducted a detailed analysis of the influence of RGB features in semantic segmentation of urban point clouds. We compared several training scenarios and identified that color systematically improves the performance in certain classes. It demonstrates that including a more detailed description of the spectrum, when the hyperspectral cameras technology increases its sensitivity, can be useful to improve scene description of urban scenes. Note de contenu : 1- Introduction
2- Data used in this thesis
3- Graph based color lines (GCL)
4- Study of REPLICA data
5- Power Jaccard losses for semantic segmentation
6- Segmentation of point clouds
7- Conclusions and perspectivesNuméro de notice : 28464 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Morphologie Mathématique : Paris sciences et lettres : 2021 Organisme de stage : Centre de Morphologie Mathématique DOI : sans En ligne : https://pastel.hal.science/tel-03434199/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99076 Editorial / Clément Mallet in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 217-218 (juin - septembre 2018)
Titre : Editorial Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Mallet Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 1 - 1 Langues : Français (fre) Numéro de notice : A2018-513 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : 10.52638/rfpt.2018.423 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.423 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91267
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 217-218 (juin - septembre 2018) . - pp 1 - 1[article]
Titre : Point cloud refinement with self-calibration of a mobile multibeam lidar sensor Type de document : Article/Communication Auteurs : Houssem Nouira, Auteur ; Jean-Emmanuel Deschaud, Auteur ; François Goulette, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 291 - 316 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] capteur à balayage
[Termes IGN] décomposition
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] système de numérisation mobileRésumé : (Auteur) Lidar sensors are widely used in mobile mapping systems. With recent developments, these sensors provide large volumes of data which are necessary for some applications that require a high level of detail. Multibeam lidar sensors can provide this level of detail, but need a specific calibration routine to provide the best precision possible. Because they have multiple beams, the calibration of such sensors is difficult and is not well represented in the literature. This work presents an automatic method for the optimisation of the calibration parameters of a multibeam lidar sensor mounted on a mobile platform. The proposed approach does not require any calibration target, and only uses information from the acquired point clouds, which makes it simple to use. The goal of the optimisation is to find calibration parameters that will improve the structure of the data. At the end of the automatic process, a confidence value is provided for the calibration parameters found. Numéro de notice : A2017-578 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1111/phor.12198 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/phor.12198 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86714
in Photogrammetric record > vol 32 n° 159 (September 2017) . - pp 291 - 316[article]
Titre : Colorisation et texturation temps réel d'environnements urbains par système mobile avec scanner laser et caméra fish-eye Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Emmanuel Deschaud, Auteur ; X. Brun, Auteur ; François Goulette, Auteur Année de publication : 2010 Conférence : SFPT 2009, Colloque Lidar 20/01/2009 21/01/2009 Le Mans France Article en page(s) : pp 29 - 37 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] acquisition d'images
[Termes IGN] données laser
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] objectif très grand angulaire
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] teinte
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] texturage
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (Auteur) Nous présentons ici un système temps réel de modélisation d'environnements urbains monté sur un véhicule. Le système d'acquisition terrestre est basé sur un système de géolocalisation et un ensemble de deux capteurs, un scanner laser et une caméra avec objectif fish-eye. Nous produisons des nuages de points 3D colorés et des modèles surfaciques triangulés et textures de l'environnement traversé par le véhicule. Une fois que notre système a été calibré, l'acquisition et le traitement des données se fait "en vol". Cet article portera principalement sur nos différentes méthodes de colorisation des nuages de points, de triangulation et d'ajout de textures. Numéro de notice : A2010-334 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30528
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 192 (Septembre 2010) . - pp 29 - 37[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-2010021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
