Détail de l'auteur
Auteur Christophe Triquet |
Documents disponibles écrits par cet auteur (2)
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externes
Titre : AI4GEO: A path from 3D model to digital twin Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre-Marie Brunet, Auteur ; Simon Baillarin, Auteur ; Pierre Lassalle, Auteur ; Flora Weissgerber, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Christophe Triquet, Auteur ; Gilles Foulon, Auteur ; Gaëlle Romeyer
Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2022 Projets : AI4GEO / Conférence : IGARSS 2022, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium 17/07/2022 22/07/2022 Kuala Lumpur Malaysie Proceedings IEEE Importance : pp 4728 - 4731 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] jumeau numérique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] ville intelligenteRésumé : (auteur) 3D Geospatial information plays a key role in many soaring sectors such as sustainable and smart cities, climate monitoring, ecological mobility, and economic intelligence. The availability of huge volumes of satellite, airborne and insitu data now makes this production feasible at large scale. It needs nonetheless a certain level of manual intervention to secure the level of quality, which prevents mass production. This paper presents the AI4GEO program that aims at developing an end to end solution to produce automatically qualified 3D Digital model at scale together with multiple layers of information. Numéro de notice : C2022-040 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS46834.2022.9883433 Date de publication en ligne : 28/09/2022 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS46834.2022.9883433 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101768
Titre : AI4GEO: a data intelligence platform for 3D geospatial mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre-Marie Brunet, Auteur ; Pierre Lassalle, Auteur ; Simon Baillarin, Auteur ; Bruno Vallet Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Projets : AI4GEO / Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 817 - 823 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] plateforme logicielle
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) The availability of 3D Geospatial information is a key issue for many expanding sectors such as autonomous vehicles, business intelligence and urban planning. Its production is now possible thanks to the abundance of available data (Earth observation satellite constellations, insitu data, …) but manual interventions are still needed to guarantee a high level of quality, which prevents mass production. New artificial intelligence and big data technologies adapted to 3D imagery can help to remove these obstacles. The AI4GEO project aims at developing an automatic solution for producing 3D geospatial information and new added-value services. This paper will first introduce AI4GEO initiative, context and overall objectives. It will then present the current status of the project and in particular it will focus on the innovative platform put in place to handle big 3D datasets for analytics needs and it will present the first results of 3D semantic segmentations and associated perspectives. Numéro de notice : C2021-015 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-817-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-817-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98067
