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La modélisation automatique d'un bâtiment à partir d'un nuage de points / Thibault Mauger in XYZ, n° 168 (septembre 2021)

Public [article]  inXYZ > n° 168 (septembre 2021) . - pp 19 - 22 Titre : La modélisation automatique d'un bâtiment à partir d'un nuage de points Type de document : Article/Communication Auteurs : Thibault Mauger, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 19 - 22 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] automatisation des processus [Termes IGN] logiciel de modélisation [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] qualité du modèle [Termes IGN] Revit [Termes IGN] semis de points Résumé : (Auteur) La démocratisation du BIM entraîne une forte demande de production de maquettes 3D. Ces dernières constituent la base de travail au sein de ces processus BIM. La majorité des maquettes 3D de bâtiments sont réalisées à partir d’un nuage de points. La modélisation manuelle nécessite des traitements longs et répétitifs pour convertir ces nuages en maquettes 3D par digitalisation. Ce travail de fin d’études s’intéresse à l’automatisation de la production de maquettes 3D à partir de nuages de points afin d’alléger ces traitements manuels tout en garantissant la qualité de la maquette 3D créée. Numéro de notice : A2021-842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99113 [article]

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An efficient representation of 3D buildings: application to the evaluation of city models / Oussama Ennafii (2021)  

Public Titre : An efficient representation of 3D buildings: application to the evaluation of city models Type de document : Article/Communication Auteurs : Oussama Ennafii , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Florent Lafarge, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. XLIII-B2-2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 329 - 336 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] bati [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] erreur systématique [Termes IGN] méthode fondée sur le noyau [Termes IGN] modèle 3D de l'espace urbain [Termes IGN] objet géographique urbain [Termes IGN] qualité du modèle [Termes IGN] représentation géométrique Résumé : (auteur) City modeling consists in building a semantic generalized model of the surface of urban objects. These could be seen as a special case of Boundary representation surfaces. Most modeling methods focus on 3D buildings with Very High Resolution overhead data (images and/or 3D point clouds). The literature abundantly addresses 3D mesh processing but frequently ignores the analysis of such models. This requires an efficient representation of 3D buildings. In particular, for them to be used in supervised learning tasks, such a representation should be scalable and transferable to various environments as only a few reference training instances would be available. In this paper, we propose two solutions that take into account the specificity of 3D urban models. They are based on graph kernels and Scattering Network. They are here evaluated in the challenging framework of quality evaluation of building models. The latter is formulated as a supervised multilabel classification problem, where error labels are predicted at building level. The experiments show for both feature extraction strategy strong and complementary results (F-score > 74% for most labels). Transferability of the classification is also examined in order to assess the scalability of the evaluation process yielding very encouraging scores (F-score > 86% for most labels). Numéro de notice : C2021-010 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-329-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-329-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98035