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Auteur Nicolas Ray |
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Titre : Reconnaissance de bâtiments à partir de nuages de points 3D Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Justine Basselin, Auteur ; Dmitry Sokolov, Directeur de thèse ; Nicolas Ray, Directeur de thèse ; Hervé Barthélémy, Directeur de thèse Editeur : Nancy, Metz : Université de Lorraine Année de publication : 2022 Importance : 155 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Lorraine, Spécialité InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] maquette numérique
[Termes IGN] reconnaissance de surface
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laser aéroportéIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) La numérisation d'objets réels est de plus en plus utilisée dans des domaines tels que l'urbanisme, l'architecture, la gestion des catastrophes et la sécurité intérieure. Des outils d'acquisition tels que les scanners aériens de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR) permettent de produire des représentations numériques de villes entières sous la forme de nuages de points 3D échantillonnant les surfaces des objets dans l'environnement. Malgré le haut degré de maturité atteint par les techniques de numérisation, les solutions informatiques efficaces pour le prétraitement et la reconstruction à partir de ces mesures sont rares et mal adaptées à la complexité de l'environnement. Aujourd'hui, le processus de création d'un modèle numérique à partir de ces données est long, fastidieux et essentiellement manuel. Dans ce processus de rétroconception, l'opérateur humain dessine manuellement les éléments du modèle 3D au plus près du nuage de points. Bien que des efforts importants aient été déployés pour développer des méthodes automatiques et semi-automatiques, qui apparaissent actuellement sur le marché, aucune solution proposée jusqu'à présent ne répond à toutes les exigences industrielles en termes de précision, d'exactitude et d'efficacité. En effet, la reconstruction de modèles de bâtiments en 3D est une tâche complexe qui nécessite un flux de travail composé de plusieurs étapes de traitement telles que la classification, l'extraction de contours, la segmentation, la reconnaissance de caractéristiques, la génération et la vérification d'hypothèses, la modélisation et la construction géométriques, l'ajustement et le raffinement. De plus, les modèles reconstruits doivent respecter un certain nombre de contraintes structurelles (planéité des segments de toit, arêtes de toit horizontales, symétrie, etc. Malgré les connaissances acquises, il existe encore un nombre important de problèmes non résolus provenant de : lacunes dans les données (dues à des occlusions ou à des réflexions et absorptions indésirables) ; bruit et valeurs aberrantes ; résolution limitée et densité de points variable ; grande variabilité et complexité des formes de bâtiments dans les zones urbaines, pour n'en nommer que quelques-uns. Dans ce travail, nous abordons le problème particulier de la construction (création) de modèles de toit 3D polygonaux à partir de données ponctuelles LIDAR préalablement classées. Note de contenu :
Introduction
1 Maquette numérique urbaine
1.1 Qu’est-ce qu’une maquette numérique urbaine ?
1.2 Niveau de détail
2. Numérisation par acquisition LiDAR aéroporté
2.1 Les principes de base de la télémétrie laser
2.2 Précision de mesure
3. Du nuage de points au maillage : formulation du problème
3.1 Hypothèses pour la reconstruction
3.2 Applications visées par l’entreprise
4. Littérature de la reconstruction de bâtiment
4.1 Portée de l’étude
4.2 Approche basée sur les données
4.3 Approche basée sur les modèles
5. Objectifs
Partie I - Reconstruction de modèle numérique urbain
Chapitre 1 - Reconstruction de toitures par approche basée sur les données
1.1 Contributions
1.2 Résultats
1.3 Analyse et résultats
1.4 Conclusion
Chapitre 2 - Ajustement de surface à des nuages de points
2.1 Fondements et état de l’art
2.2 Contributions
2.3 Résultats
2.4 Conclusion
Partie II - Accélération et transfert industriel
Chapitre 3- Diagramme de puissance restreint - GPU
3.1 Motivations
3.2 Fondements et état de l’art
3.3 Contributions
3.4 Expériences de simulations
3.5 Discussion
3.6 Conclusion
Chapitre 4 - Accélération de la méthode d’ajustement d’une surface à un nuage de points
4.1 Pourquoi ne pas utiliser la version GPU ?
4.2 Approche proposée
4.3 Comparaison des algorithmes d’appariement
4.4 Conclusion
Chapitre 5 - Transfert industriel
5.1 Manipulation rapide des nuages de points
5.2 Le plugin RhinoPointCloud
5.3 Résultats et limites
5.4 Conclusion
Conclusion généraleNuméro de notice : 26962 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Lorraine : 2022 Organisme de stage : Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 06/01/2023 En ligne : https://hal.science/tel-03927067v1/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102582