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Semantic segmentation of urban textured meshes through point sampling / Grégoire Grzeczkowicz 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 177 - 184 Titre : Semantic segmentation of urban textured meshes through point sampling Type de document : Article/Communication Auteurs : Grégoire Grzeczkowicz, Auteur ; Bruno Vallet , Auteur Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 177 - 184 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] échantillonnage de données [Termes IGN] maillage [Termes IGN] maille carrée [Termes IGN] maille texturée [Termes IGN] maille triangulaire [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] segmentation sémantique [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] traitement de semis de points Résumé : (auteur) Textured meshes are becoming an increasingly popular representation combining the 3D geometry and radiometry of real scenes. However, semantic segmentation algorithms for urban mesh have been little investigated and do not exploit all radiometric information. To address this problem, we adopt an approach consisting in sampling a point cloud from the textured mesh, then using a point cloud semantic segmentation algorithm on this cloud, and finally using the obtained semantic to segment the initial mesh. In this paper, we study the influence of different parameters such as the sampling method, the density of the extracted cloud, the features selected (color, normal, elevation) as well as the number of points used at each training period. Our result outperforms the state-of-the-art on the SUM dataset, earning about 4 points in OA and 18 points in mIoU. Numéro de notice : A2022-427 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-2-2022-177-2022 Date de publication en ligne : 17/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2022-177-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100733 [article]

Point clouds for use in Building Information Models (BIM) / Robert Klinc in Geodetski vestnik, vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022)  

Public [article]  inGeodetski vestnik > vol 65 n° 4 (December 2021 - February 2022) . - pp 594 - 613 Titre : Point clouds for use in Building Information Models (BIM) Type de document : Article/Communication Auteurs : Robert Klinc, Auteur ; Uroš Jotanović, Auteur ; Klemen Kregar, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 594 - 613 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] canalisation [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] mur [Termes IGN] qualité du modèle [Termes IGN] Revit [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] traitement de semis de points Résumé : (Auteur) The use of point clouds in extracting data for building information modelling (BIM) has become common recently. Managers of older buildings are working to centralise information. Documentation about mechanical installations, plumbing, electricity, and previous interventions is often stored on scattered media, frequently still on paper. In the transformation of the material world into the digital world, the point cloud is the starting point, containing information about the material world obtained by various means such as photogrammetry, terrestrial or aerial laser scanning. Manual BIM modelling for management, maintenance and future use is a time-consuming and error-prone process. We would like to automate this process and avoid these errors. Recently, there have been developed an increasing number of stand-alone programmes and add-ons that provide automated, fast, and more accurate modelling based on point cloud data. In this paper, we present an investigation into the possibilities for automating the creation of BIM models from point cloud data. The result is a semi-automated process for modelling individual BIM elements, which we have tested on specific examples of modelling individual elements (walls, pipes, and columns). We note that despite the automation of the process, a high level of user interaction is still required to produce good quality models. Numéro de notice : A2021-931 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/URBANISME Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.15292/geodetski-vestnik.2021.04.594-613 Date de publication en ligne : 06/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2021.04.594-613 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99410 [article]

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Development of German-Ukrainian cooperations for education and research in photogrammetry and laser scanning / Thomas Luhmann in Geo-spatial Information Science, vol 24 n° 1 (March 2021)  

Public [article]  inGeo-spatial Information Science > vol 24 n° 1 (March 2021) . - pp 152 - 159 Titre : Development of German-Ukrainian cooperations for education and research in photogrammetry and laser scanning Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Luhmann, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 152 - 159 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Formation [Termes IGN] Allemagne [Termes IGN] apprentissage en ligne [Termes IGN] balayage laser [Termes IGN] coopération internationale [Termes IGN] enseignement supérieur [Termes IGN] formation à distance [Termes IGN] modélisation 3D [Termes IGN] photogrammétrie [Termes IGN] recherche scientifique [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] traitement de semis de points [Termes IGN] Ukraine Résumé : (Auteur) Since 2011 an intensive international cooperation has been in place between the Institute for Applied Photogrammetry and Geoinformatics (IAPG) at the Jade University of Applied Sciences in Oldenburg, Germany, and various Ukrainian universities. Following an initial contact by Prof. Gottfried Konecny, the first visit was organized, and was followed by many more. In subsequent years an intensive cooperation was established particularly with the National University for Construction and Architecture (KNUCA) in Kiev. In addition to architects and civil engineers, KNUCA also trains geodesists, geo-information scientists and landscape planners. The cooperation today includes the reciprocal exchange of scientists and students, research projects, courses and cooperation at many other levels. In addition, a commercial company has been established, SPM3D LLC, which now employs more than 14 engineers in the field of 3D acquisition, point cloud processing and modeling. This article summarizes the history of the cooperation and presents the results of associated student projects. In addition, results of joint work on the development of a virtual laser scanner are presented, part of a German-Ukrainian initiative to digitize teaching. Numéro de notice : A2021-299 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10095020.2020.1831891 Date de publication en ligne : 13/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/10095020.2020.1831891 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97384 [article]

Benefiting from local rigidity in 3D point cloud processing / Zan Gojcic (2021)  

Public Titre : Benefiting from local rigidity in 3D point cloud processing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Zan Gojcic, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2021 Importance : 141 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie A thesis submitted to attain the degree of Doctor of Sciences of ETH Zurich Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] capteur actif [Termes IGN] champ vectoriel [Termes IGN] déformation d'image [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] effondrement de terrain [Termes IGN] enregistrement de données [Termes IGN] filtrage du bruit [Termes IGN] flux [Termes IGN] image 3D [Termes IGN] navigation autonome [Termes IGN] orientation du capteur [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] téléphone intelligent [Termes IGN] traitement de semis de points [Termes IGN] voxel Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Incorporating 3D understanding and spatial reasoning into (intelligent) algorithms is crucial for solving several tasks in fields such as engineering geodesy, risk assessment, and autonomous driving. Humans are capable of reasoning about 3D spatial relations even from a single 2D image. However, making the priors that we rely on explicit and integrating them into computer programs is very challenging. Operating directly on 3D input data, such as 3D point clouds, alleviates the need to lift 2D data into a 3D representation within the task-specific algorithm and hence reduces the complexity of the problem. The 3D point clouds are not only a better-suited input data representation, but they are also becoming increasingly easier to acquire. Indeed, nowadays, LiDAR sensors are even integrated into consumer devices such as mobile phones. However, these sensors often have a limited field of view, and hence multiple acquisitions are required to cover the whole area of interest. Between these acquisitions, the sensor has to be moved and pointed in a different direction. Moreover, the world that surrounds us is also dynamic and might change as well. Reasoning about the motion of both the sensor and the environment, based on point clouds acquired in two-time steps, is therfore an integral part of point cloud processing. This thesis focuses on incorporating rigidity priors into novel deep learning based approaches for dynamic 3D perception from point cloud data. Specifically, the tasks of point cloud registration, deformation analysis, and scene flow estimation are studied. At first, these tasks are incorporated into a common framework where the main difference is in the level of rigidity assumptions that are imposed on the motion of the scene or the acquisition sensor. Then, the tasks specific priors are proposed and incorporated into novel deep learning architectures. While the global rigidity can be assumed in point cloud registration, the motion patterns in deformation analysis and scene flow estimation are more complex. Therefore, the global rigidity prior has to be relaxed to local or instancelevel rigidity, respectively. Rigidity priors not only add structure to the aforementioned tasks, which prevents physically implausible estimates and improves the generalization of the algorithms, but in some cases also reduce the supervision requirements. The proposed approaches were quantitatively and qualitatively evaluated on several datasets, and they yield favorable performance compared to the state-of-the-art. Numéro de notice : 28660 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD : Sciences : ETH Zurich : 2021 DOI : sans En ligne : https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/523368 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99817

Correction radiométrique et recalage de nuages de points pour la reconstruction tridimensionnelle d'oeuvres du patrimoine culturel / Nathan Sanchiz (2021)  

Public Titre : Correction radiométrique et recalage de nuages de points pour la reconstruction tridimensionnelle d'oeuvres du patrimoine culturel Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nathan Sanchiz, Auteur ; El-Mustapha Mouaddib, Directeur de thèse Editeur : Amiens [France] : Université de Picardie Jules Verne Année de publication : 2021 Importance : 123 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse en vue d'obtenir le grade de Docteur de l'Université de Picardie Jules Verne, Mention Sciences pour l'ingénieur, Spécialité Robotique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] Amiens [Termes IGN] artefact [Termes IGN] cathédrale [Termes IGN] correction radiométrique [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] état de l'art [Termes IGN] intensité lumineuse [Termes IGN] patrimoine culturel [Termes IGN] recalage d'image [Termes IGN] reconstruction 3D du bâti [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] traitement de semis de points Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Pour la numérisation d'oeuvres du patrimoine à moyenne et grande échelle, un scanner LiDAR (Light Detection And Ranging) est généralement utilisé. Celui-ci crée une carte de distances (un nuage de points 3D) sur une sphère autour de la position de mesure. De nombreuses mesures sont faites dans la zone autour de l'objet à numériser pour capturer la scène sous différents points de vue d'acquisition. La principale difficulté de la reconstruction d'un modèle tri-dimensionnel à partir des nuages de points acquis, est l'étape dite de recalage. Celle-ci consiste à identifier les transformations géométriques permettant le regroupement des nuages dans un même repère. Pour ce faire, il est nécessaire d'identifier des correspondances entre les zones communes des nuages. Etape difficile qui concentre les efforts de la communauté de recherche. Nous abordons ce problème en utilisant une information secondairement acquise par le LiDAR, l'intensité, comme élement discriminant. Cette information est, par sa nature, insensible aux illuminations externes et liée à la réflectance des matériaux scannés. Cependant, l'intensité est peu utilisable en pratique. Sa dépendance aux paramètres géométriques de mesure et aux traitements internes de l'appareil, la rend fortement liée au point de vue de la mesure. Dans ce travail de recherche, nous proposons différentes méthodes de correction et de calibration radiométriques qui permettent, sous certaines conditions, de rendre l'intensité indépendante du point de vue et de la convertir sur une échelle linéaire. Dans un deuxième temps, nous étudions l'utilisation de cette information dans un processus de recalage. Les résultats montrent que l'intensité corrigée ou calibrée améliore l'identification de correspondances d'un nuage à l'autre. Note de contenu : 1. Introduction 1.1 Avant-propos 1.2 Contexte 1.3 Matériel et données 1.4 Campagnes de numérisation 1.5 Structure du document 2. Étude de l'intensité issue du LiDAR 2.1 Introduction 2.2 Les phénomènes en jeu 2.3 Bases théoriques 2.4 Conclusion 3. Correction radiométrique 3.1 État de l'art et approches proposées 3.2 Résultats expérimentaux 3.3 Linéarisation de l'intensité corrigée 3.4 Conclusion 4. Recalage de nuages de points basé intensité 4.1 Introduction 4.2 Vue d'ensemble 4.3 Recalage basé intensité 4.4 Résultats expérimentaux 4.5 Conclusion 5. Conclusions et perspectives 5.1 Récapitulatif 5.2 Contributions 5.3 Discussion & perspectives de recherche Numéro de notice : 26561 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences pour l'ingénieur, Robotique : Picardie : 2021 Organisme de stage : Agence Nationale de la Recherche ANR nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 31/07/2021 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03307700/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98250

Planar polygons detection in lidar scans based on sensor topology enhanced Ransac / Stéphane Guinard in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-2 (August 2020)  

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Provably consistent distributed Delaunay triangulation / Mathieu Brédif in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, V-2 (August 2020)  

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Directionally constrained fully convolutional neural network for airborne LiDAR point cloud classification / Congcong Wen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 162 (April 2020)  

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Cartographie sémantique hybride de scènes urbaines à partir de données image et Lidar / Mohamed Boussaha (2020)  

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De l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)  

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Review of mobile laser scanning target‐free registration methods for urban areas using improved error metrics / Hoang Long Nguyen in Photogrammetric record, vol 34 n° 167 (September 2019)  

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Relevé de la grotte glacée de Cenote Abyss dans les Dolomites / Farouk Kadded in XYZ, n° 157 (décembre 2018 - février 2019)

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Suivi et conservation du patrimoine historique et culturel / Jocelyn Le Maître (2018)

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A review of the use of terrestrial laser scanning application for change detection and deformation monitoring of structures / Wallace Mukupa in Survey review, vol 49 n° 353 (June 2017)  

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Process BIM : Une chaîne de traitements pour le tel que construit / Tania Landes in Géomètre, n° 2146 (avril 2017)

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