Descripteur
Termes IGN > 1-Candidats > semis de points
semis de points
Commentaire :
- Ensemble de points répartis de façon régulière ou quelconque sur une zone géographique donnée. (Glossaire de cartographie / CFC) Ces points peuvent être issus d'images ou de données lidar ...
Synonyme(s)nuage de pointsVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (584)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Urban 3D segmentation and modelling from street view images and LiDAR point clouds / Pouria Babahajiani in Machine Vision and Applications, sans n° ([01/06/2017])
[article]
Titre : Urban 3D segmentation and modelling from street view images and LiDAR point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Pouria Babahajiani, Auteur ; Lixin Fan, Auteur ; Joni-Kristian Kämäräinen, Auteur ; Moncef Gabbouj, Auteur Année de publication : 2017 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données urbaines
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] façade
[Termes IGN] image terrestre
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) 3D urban maps with semantic labels and metric information are not only essential for the next generation robots such autonomous vehicles and city drones, but also help to visualize and augment local environment in mobile user applications. The machine vision challenge is to generate accurate urban maps from existing data with minimal manual annotation. In this work, we propose a novel methodology that takes GPS registered LiDAR (Light Detection And Ranging) point clouds and street view images as inputs and creates semantic labels for the 3D points clouds using a hybrid of rule-based parsing and learning-based labelling that combine point cloud and photometric features. The rule-based parsing boosts segmentation of simple and large structures such as street surfaces and building facades that span almost 75% of the point cloud data. For more complex structures, such as cars, trees and pedestrians, we adopt boosted decision trees that exploit both structure (LiDAR) and photometric (street view) features. We provide qualitative examples of our methodology in 3D visualization where we construct parametric graphical models from labelled data and in 2D image segmentation where 3D labels are back projected to the street view images. In quantitative evaluation we report classification accuracy and computing times and compare results to competing methods with three popular databases: NAVTEQ True, Paris-Rue-Madame and TLS (terrestrial laser scanned) Velodyne. Numéro de notice : A2017-255 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s00138-017-0845-3 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00138-017-0845-3 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85269
in Machine Vision and Applications > sans n° [01/06/2017][article]Disocclusion of 3D LiDAR point clouds using range images / Pierre Biasutti in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-1/W1 (May 2017)
[article]
Titre : Disocclusion of 3D LiDAR point clouds using range images Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre Biasutti , Auteur ; Jean-François Aujol, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Aurélie Bugeau, Auteur Année de publication : 2017 Projets : GOTMI / Papadakis, Nicolas Conférence : ISPRS 2017, Workshops HRIGI – CMRT – ISA – EuroCOW 06/06/2017 09/06/2017 Hanovre Allemagne ISPRS OA Annals Article en page(s) : pp 75 - 82 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] retouche
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) This paper proposes a novel framework for the disocclusion of mobile objects in 3D LiDAR scenes aquired via street-based Mobile Mapping Systems (MMS). Most of the existing lines of research tackle this problem directly in the 3D space. This work promotes an alternative approach by using a 2D range image representation of the 3D point cloud, taking advantage of the fact that the problem of disocclusion has been intensively studied in the 2D image processing community over the past decade. First, the point cloud is turned into a 2D range image by exploiting the sensor’s topology. Using the range image, a semi-automatic segmentation procedure based on depth histograms is performed in order to select the occluding object to be removed. A variational image inpainting technique is then used to reconstruct the area occluded by that object. Finally, the range image is unprojected as a 3D point cloud. Experiments on real data prove the effectiveness of this procedure both in terms of accuracy and speed. Numéro de notice : A2017-898 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-IV-1-W1-75-2017 Date de publication en ligne : 30/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-1-W1-75-2017 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91913
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol IV-1/W1 (May 2017) . - pp 75 - 82[article]Geometric features and their relevance for 3D point cloud classification / Martin Weinmann in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol IV-1/W1 (May 2017)
[article]
Titre : Geometric features and their relevance for 3D point cloud classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Martin Weinmann, Auteur ; Boris Jutzi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Michael Weinmann, Auteur Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Papadakis, Nicolas Conférence : ISPRS 2017, Workshops HRIGI – CMRT – ISA – EuroCOW 06/06/2017 09/06/2017 Hanovre Allemagne ISPRS OA Annals Article en page(s) : pp 157 - 164 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classe d'objets
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] étiquette de classe
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] interprétation automatique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] voisinage (relation topologique)Résumé : (auteur) In this paper, we focus on the automatic interpretation of 3D point cloud data in terms of associating a class label to each 3D point. While much effort has recently been spent on this research topic, little attention has been paid to the influencing factors that affect the quality of the derived classification results. For this reason, we investigate fundamental influencing factors making geometric features more or less relevant with respect to the classification task. We present a framework which consists of five components addressing point sampling, neighborhood recovery, feature extraction, classification and feature relevance assessment. To analyze the impact of the main influencing factors which are represented by the given point sampling and the selected neighborhood type, we present the results derived with different configurations of our framework for a commonly used benchmark dataset for which a reference labeling with respect to three structural classes (linear structures, planar structures and volumetric structures) as well as a reference labeling with respect to five semantic classes (Wire, Pole/Trunk, Façade, Ground and Vegetation) is available. Numéro de notice : A2017-860 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-IV-1-W1-157-2017 Date de publication en ligne : 30/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-1-W1-157-2017 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89840
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol IV-1/W1 (May 2017) . - pp 157 - 164[article]3D tree modeling from incomplete point clouds via optimization and L1-MST / Jie Mei in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)
[article]
Titre : 3D tree modeling from incomplete point clouds via optimization and L1-MST Type de document : Article/Communication Auteurs : Jie Mei, Auteur ; Liqiang Zhang, Auteur ; Shihao Wu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 999 - 1021 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] algorithme STA
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] branche (arbre)
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modèle numérique d'objet
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] semis de points clairsemés
[Termes IGN] squelettisationRésumé : (auteur) Reconstruction of 3D trees from incomplete point clouds is a challenging issue due to their large variety and natural geometric complexity. In this paper, we develop a novel method to effectively model trees from a single laser scan. First, coarse tree skeletons are extracted by utilizing the L1-median skeleton to compute the dominant direction of each point and the local point density of the point cloud. Then we propose a data completion scheme that guides the compensation for missing data. It is an iterative optimization process based on the dominant direction of each point and local point density. Finally, we present a L1-minimum spanning tree (MST) algorithm to refine tree skeletons from the optimized point cloud, which integrates the advantages of both L1-median skeleton and MST algorithms. The proposed method has been validated on various point clouds captured from single laser scans. The experiment results demonstrate the effectiveness and robustness of our method for coping with complex shapes of branching structures and occlusions. Numéro de notice : A2017-239 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1264075 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1264075 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85173
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 5-6 (May-June 2017) . - pp 999 - 1021[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Journées de la Recherche IGN à l'ENSG / Anonyme in Géomatique expert, n° 116 (mai - juin 2017)
[article]
Titre : Journées de la Recherche IGN à l'ENSG Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 24 - 37 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] laboratoire de recherche
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] photogrammétrie métrologique
[Termes IGN] recherche scientifique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télédétection spatialeRésumé : (Auteur) Les journées de la recherche de l'IGN, comme chaque année, sont l'occasion de faire le point sur la politique de l'Institut en termes de recherche, ainsi que sur les activités de ses laboratoires. Numéro de notice : A2017-265 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85282
in Géomatique expert > n° 116 (mai - juin 2017) . - pp 24 - 37[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 265-2017031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A scalable and multi-purpose point cloud server (PCS) for easier and faster point cloud data management and processing / Rémi Cura in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 127 (May 2017)PermalinkAnalytical and numerical investigations on the accuracy and robustness of geometric features extracted from 3D point cloud data / André Dittrich in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkMapping forest attributes using data from stereophotogrammetry of aerial images and field data from the national forest inventory / Jonas Bohlin in Silva fennica, vol 51 n° 2 (2017)PermalinkProcess BIM : Une chaîne de traitements pour le tel que construit / Tania Landes in Géomètre, n° 2146 (avril 2017)PermalinkSemantic segmentation of forest stands of pure species combining airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery / Clément Dechesne in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 126 (April 2017)PermalinkA classification-segmentation framework for the detection of individual trees in dense MMS point cloud data acquired in urban areas / Martin Weinmann in Remote sensing, vol 9 n° 3 (March 2017)PermalinkGeneralizing the prediction sum of squares statistic and formula, application to linear fractional image warp and surface fitting / Adrien Bartoli in International journal of computer vision, vol 122 n° 1 (March 2017)PermalinkJoint inpainting of depth and reflectance with visibility estimation / Marco Bevilacqua in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 125 (March 2017)PermalinkQuoi de neuf côté BIM / Anonyme in Géomatique expert, n° 115 (mars - avril 2017)PermalinkShipborne over- and under-water integrated mobile mapping system and its seamless integration of point clouds / Bo Shi in Marine geodesy, vol 40 n° 2-3 (March - June 2017)Permalink