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Railway lidar semantic segmentation with axially symmetrical convolutional learning / Antoine Manier in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2022 (2022 edition)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-2-2022 (2022 edition) . - pp 135 - 142 Titre : Railway lidar semantic segmentation with axially symmetrical convolutional learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Antoine Manier, Auteur ; Julien Moras, Auteur ; Jean-Christophe Michelin , Auteur ; Hélène Piet-Lahanier, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 135 - 142 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] scène 3D [Termes IGN] segmentation sémantique [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] voie ferrée Résumé : (auteur) This paper presents a new deep-learning-based method for 3D Point Cloud Semantic Segmentation specifically designed for processing real-world LIDAR railway scenes. The new approach relies on the use of spatial local point cloud transformations for convolutional learning. These transformations allow an increased robustness to varying point cloud densities while preserving metric information and a sufficient descriptive ability. The resulting performances are illustrated with results on railway data from two distinct LIDAR point cloud datasets acquired in industrial settings. The quality of the extraction of useful information for maintenance operations and topological analysis is pointed together with a noticeable robustness to point cloud variations in distribution and point redundancy. Numéro de notice : A2022-433 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5194/isprs-annals-V-2-2022-135-2022 Date de publication en ligne : 17/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2022-135-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100739 [article]

Fast weakly supervised detection of railway-related infrastructures in lidar acquisitions / Stéphane Guinard in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-2-2021 (July 2021)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-2-2021 (July 2021) . - pp 27 - 34 Titre : Fast weakly supervised detection of railway-related infrastructures in lidar acquisitions Type de document : Article/Communication Auteurs : Stéphane Guinard , Auteur ; Jean-Philippe Riant, Auteur ; Jean-Christophe Michelin , Auteur ; Sofia Costa d’Aguiar, Auteur Année de publication : 2021 Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Annals Commission 2 Article en page(s) : pp 27 - 34 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme Cut Pursuit [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] réseau ferroviaire [Termes IGN] segmentation Résumé : (auteur) Railroad environments are peculiar, as they combine dense urban areas, along with rural parts. They also display a very specific spatial organization. In order to monitor a railway network a at country scale, LiDAR sensors can be equipped on a running train, performing a full acquisition of the network. Then most processing steps are manually done. In this paper, we propose to improve performances and production flow by creating a classification of the acquired data. However, there exists no public benchmark, and little work on LiDAR data classification in railroad environments. Thus, we propose a weakly supervised method for the pointwise classification of such data. We show that our method can be improved by using the l0-cut pursuit algorithm and regularize the noisy pointwise classification on the produced segmentation. As production is envisaged in our context, we designed our implementation such that it is computationally efficient. We evaluate our results against a manual classification, and show that our method can reach a FScore of 0.96 with just a few samples of each class. Numéro de notice : A2021-615 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-2-2021-27-2021 Date de publication en ligne : 17/06/2021 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2021-27-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97953 [article]

SNCF Réseau : de l'acquisition 3D à la diffusion de la donnée / Mathieu Regul in XYZ, n° 153 (décembre 2017 - février 2018) 

Public [article]  inXYZ > n° 153 (décembre 2017 - février 2018) . - pp 39 - 44 Titre : SNCF Réseau : de l'acquisition 3D à la diffusion de la donnée Type de document : Article/Communication Auteurs : Mathieu Regul, Auteur ; Franck Richard, Auteur ; Jean-Christophe Michelin , Auteur ; Bruno Landes, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 39 - 44 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] diffusion de données [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] interopérabilité [Termes IGN] précision relative [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] visualisation 3D Résumé : (Auteur) Les acquisitions 3D par scanner laser ne sont plus une nouveauté pour bon nombre de géomètres. Cette méthode est très répandue pour réaliser une collecte de données rapide et exhaustive. Les constantes évolutions matérielles permettent de meilleurs rendements tant sur le terrain qu'au bureau, rendant ces appareils de plus en plus intéressants. Par ailleurs la baisse des prix constatée depuis peu sur de tels équipements rend cette technologie plus accessible même à de petites entreprises. Les atouts d'un nuage de points 3D ne sont plus à démontrer. En effet l'exhaustivité d'une acquisition 3D permet de garantir que les éléments nécessaires seront relevés. Les traitements sont pour l'heure encore chronophages et demandent parfois des connaissances très spécifiques (dans le cas de reports d'éléments architecturaux et d'éléments d'infrastructure ferroviaire par exemple). Le gros point noir de cette technologie reste la taille conséquente des nuages de points 3D qui limite fortement les capacités d'échanges de données entre services et limite leurs exploitations aux services topographiques (souvent les seuls à être équipés des logiciels et des ordinateurs adéquats). Cet article présente l'utilisation des acquisitions 3D à SNCF Réseau ainsi que les outils mis en place pour mettre à disposition et diffuser les nuages de points 3D aux différentes entités de la société. Numéro de notice : A2017-795 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89105 [article]

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Quality evaluation of 3D city building models with automatic error diagnosis / Jean-Christophe Michelin (2013)  

Public Titre : Quality evaluation of 3D city building models with automatic error diagnosis Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Christophe Michelin , Auteur ; Julien Tierny, Auteur ; Florence Tupin, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2013 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 40-7/W2 Conférence : ISPRS 2013, TCII, III, IV, VII -SSG 11/11/2013 17/11/2013 Antalya Turquie OA ISPRS Archives Importance : pp 161 - 166 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] détection d'erreur [Termes IGN] diagnostic [Termes IGN] évaluation des données [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] information sémantique [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] modèle numérique du bâti [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] ville [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) Automatic building modelling allows a cost effective access to 3D semantic information of cities. However, even state-of-the-art algorithms have intrinsic limits and many errors exist in 3D reconstructions, requiring expensive manual corrections. A new approach is proposed in this paper for the automatic diagnosis of 3D building databases in urban areas. A novel error taxonomy which allows a subsequent high-level diagnosis is first proposed. Then, relevant raster and vector features are extracted from very high resolution multi-view images and Digital Surface Models so as that to retrieve such errors. In a supervised way, a set of functions is presented in order to take high-level decisions from these low-level features. Experiments on 355 buildings in an European dense city center with 10 cm airborne images demonstrate the high accuracy on error detection and show promising results. Numéro de notice : C2013-061 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/URBANISME Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprsarchives-XL-7-W2-161-2013 Date de publication en ligne : 29/10/2013 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-7-W2-161-2013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98510

Building edge detection using small-footprint airborne full-waveform lidar data / Jean-Christophe Michelin in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, I-3 (2012)  

Public [article]  inISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > I-3 (2012) . - pp 147 - 152 Titre : Building edge detection using small-footprint airborne full-waveform lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : Jean-Christophe Michelin , Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nicolas David , Auteur Année de publication : 2012 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2012, Commission 3, 22th international congress 25/08/2012 01/09/2012 Melbourne Australie OA ISPRS Annals Commission 3 Article en page(s) : pp 147 - 152 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] détection de contours [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] empreinte [Termes IGN] forme d'onde pleine [Termes IGN] modèle physique [Termes IGN] précision planimétrique [Termes IGN] reconnaissance de formes [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) The full-waveform lidar technology allows a complete access to the information related to the emitted and backscattered laser signals. Although most of the common applications of full-waveform lidar are currently dedicated to the study of forested areas, some recent studies have shown that airborne full-waveform data is relevant for urban area analysis. We extend the field to pattern recognition with a focus on retrieval. Our proposed approach combines two steps. In a first time, building edges are coarsely extracted. Then, a physical model based on the lidar equation is used to retrieve a more accurate position of the estimated edge than the size of the lidar footprint. Another consequence is the estimation of more accurate planimetric positions of the extracted echoes. Numéro de notice : A2012-713 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprsannals-I-3-147-2012 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-I-3-147-2012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82702 [article]