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BIOM / Vallet, Bruno
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Nom :
BIOM
titre complet :
Building Inside/Outside Modelling
URL du projet :
Auteurs :
Vallet, Bruno
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Titre : Deep surface reconstruction from point clouds with visibility information Type de document : Article/Communication Auteurs : Raphaël Sulzer , Auteur ; Loïc Landrieu
Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Importance : 13 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] visibilitéRésumé : (auteur) Most current neural networks for reconstructing surfaces from point clouds ignore sensor poses and only operate on raw point locations. Sensor visibility, however, holds meaningful information regarding space occupancy and surface orientation. In this paper, we present two simple ways to augment raw point clouds with visibility information, so it can directly be leveraged by surface reconstruction networks with minimal adaptation. Our proposed modifications consistently improve the accuracy of generated surfaces as well as the generalization ability of the networks to unseen shape domains. Numéro de notice : P2022-002 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : sans Date de publication en ligne : 03/02/2022 En ligne : https://arxiv.org/abs/2202.01810v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99811 Scalable surface reconstruction with Delaunay-Graph neural networks / Raphaël Sulzer in Computer graphics forum, vol 40 n° 5 (2021)
Titre : Scalable surface reconstruction with Delaunay-Graph neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Raphaël Sulzer Année de publication : 2021 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Conférence : SGP 2021, Symposium on Geometry Processing 12/07/2021 14/07/2021 Toronto Ontario - Canada open access proceedings Article en page(s) : pp 157 - 167 Note générale : bibliographie
The presentation of this work at SGP 2021 is available at https://youtu.be/KIrCDGhS10oLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] algorithme Graph-Cut
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] prise en compte du contexte
[Termes IGN] reconstruction d'objet
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] tétraèdre
[Termes IGN] triangulation de DelaunayRésumé : (auteur) We introduce a novel learning-based, visibility-aware, surface reconstruction method for large-scale, defect-laden point clouds. Our approach can cope with the scale and variety of point cloud defects encountered in real-life Multi-View Stereo (MVS) acquisitions. Our method relies on a 3D Delaunay tetrahedralization whose cells are classified as inside or outside the surface by a graph neural network and an energy model solvable with a graph cut. Our model, making use of both local geometric attributes and line-of-sight visibility information, is able to learn a visibility model from a small amount of synthetic training data and generalizes to real-life acquisitions. Combining the efficiency of deep learning methods and the scalability of energy-based models, our approach outperforms both learning and non learning-based reconstruction algorithms on two publicly available reconstruction benchmarks. Numéro de notice : A2021-400 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/cgf14364 En ligne : https://doi.org/10.1111/cgf.14364 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98219
in Computer graphics forum > vol 40 n° 5 (2021) . - pp 157 - 167[article]
Titre : Towards efficient indoor/outdoor registration using planar polygons Type de document : Article/Communication Auteurs : Rahima Djahel, Auteur ; Bruno Vallet Année de publication : 2021 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Article en page(s) : pp 51 - 58 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] appariement de primitives
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] extraction de points
[Termes IGN] géométrie euclidienne
[Termes IGN] polygone
[Termes IGN] scène intérieure
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] superposition de donnéesRésumé : (auteur) The registration of indoor and outdoor scans with a precision reaching the level of geometric noise represents a major challenge for Indoor/Outdoor building modeling. The basic idea of the contribution presented in this paper consists in extracting planar polygons from indoor and outdoor LiDAR scans, and then matching them. In order to cope with the very small overlap between indoor and outdoor scans of the same building, we propose to start by extracting points lying in the buildings’ interior from the outdoor scans as points where the laser ray crosses detected façades. Since, within a building environment, most of the objects are bounded by a planar surface, we propose a new registration algorithm that matches planar polygons by clustering polygons according to their normal direction, then by their offset in the normal direction. We use this clustering to find possible polygon correspondences (hypotheses) and estimate the optimal transformation for each hypothesis. Finally, a quality criteria is computed for each hypothesis in order to select the best one. To demonstrate the accuracy of our algorithm, we tested it on real data with a static indoor acquisition and a dynamic (Mobile Laser Scanning) outdoor acquisition. Numéro de notice : A2021-490 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-2-2021-51-2021 Date de publication en ligne : 17/06/2021 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2021-51-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97955
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-2-2021 (July 2021) . - pp 51 - 58[article]
Titre : Planar polygons detection in lidar scans based on sensor topology enhanced Ransac Type de document : Article/Communication Auteurs : Stéphane Guinard Année de publication : 2020 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Conférence : ISPRS 2020, Commission 2, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Annals Commission 2 Article en page(s) : pp 343 - 350 Note générale : biblographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] polygone
[Termes IGN] Ransac (algorithme)
[Termes IGN] segmentation en régions
[Termes IGN] topologie capteur
[Termes IGN] traitement de nuage de points
[Termes IGN] transformation de HoughRésumé : (auteur) Detecting planar structures in point clouds is a very central step of the point cloud processing pipeline as many Lidar scans, in particular in anthropic environments, present such planar structures. Many improvements have been proposed to RANSAC and the Hough transform, the two major types of plane detection methods. An important limitation however is that these methods detect planes running across the whole scene instead of more localized planar patches. Moreover, they do not exploit the sensor information that often comes with Lidar point cloud (sensor topology and optical center position in particular). In this paper we address both issues: we aim at detecting planar polygons that have a limited spatial extent, and we exploit sensor topology. The latter is used to enhance a RANSAC framework on two aspects: to make seed points selection more local and to define more compact sets of inliers through sensor space region growing. Numéro de notice : A2020-502 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-2-2020-343-2020 Date de publication en ligne : 03/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2020-343-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95643
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > V-2 (August 2020) . - pp 343 - 350[article]
Titre : La démarche GéoBIM : de la gestion du territoire à celle d’un bâtiment Type de document : Article/Communication Auteurs : Dimitri Sarafinof, Auteur ; Arnaud Mistre, Auteur ; Guillaume Picinbono, Auteur ; Bruno Vallet Année de publication : 2019 Projets : BIOM / Vallet, Bruno Article en page(s) : pp 42 - 46 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] CityGML
[Termes IGN] format Industry foudation classes IFC
[Termes IGN] indoorGML
[Termes IGN] Institut national de l'information géographique et forestière (France)
[Termes IGN] inventaire du bâti
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM
[Termes IGN] norme ISO
[Termes IGN] Open geospatial consortium
[Termes IGN] projet
[Termes IGN] ville intelligenteRésumé : (auteur) La connaissance précise d’un territoire est un élément clé pour son aménagement et son développement durable. Elle passe par une modélisation et une cartographie précises, et ce à différentes échelles, allant jusqu’à celui d’un bâtiment et de son intérieur. Les enjeux sont multiples : expansion urbaine, valorisation du territoire, transports et infrastructures … La démarche GéoBIM allie les compétences de la modélisation et de la représentation de l’ensemble des domaines du bâtiment (BIM) et de la cartographie conventionnelle (Géo) afin d’offrir une approche globale et multiniveaux en réponse au besoin de mutualisation de l’information cartographique. Des travaux de recherche et de normalisation ainsi que des expérimentations contribuent à cette démarche GéoBIM, dont l’objectif est de converger sur les formats, les outils et les modalités d’échange de cette information cartographique/géographique nécessaire à la visualisation, à la compréhension et à l’analyse de notre environnement et des projets visant à son développement. Numéro de notice : A2019-102 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : 10.3917/re1.094.0042 Date de publication en ligne : 12/04/2019 En ligne : https://doi.org/10.3917/re1.094.0042 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92406
in Responsabilité et environnement > n° 94 (Avril 2019) . - pp 42 - 46[article]Documents numériques
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