Semantic analysis of 3D point clouds from urban environments : ground, facades, urban objects and accessibility

Résumé : Les plus grandes villes au monde disposent de plans 2D très détaillés des rues et des espaces publics. Ces plans contiennent des informations relatives aux routes, trottoirs, façades et objets urbains tels que, entre autres, les lampadaires, les panneaux de signalisation, les poteaux, et les arbres.De nos jours, certaines autorités locales, agences nationales de cartographie et sociétés privées commencent à adjoindre à leurs cartes de villes des informations en 3D, des choix de navigation et d'accessibilité.En comparaison des premiers systèmes de scanning en 3D d'il y a 30 ans, les scanners laser actuels sont moins chers, plus rapides et fournissent des nuages de points 3D plus précis et plus denses.L'analyse de ces données est difficile et laborieuse, et les méthodes semi-automatiques actuelles risquent de ne pas être suffisamment précises ni robustes. C'est en ce sens que des méthodes automatiques pour l'analyse urbaine sémantique en 3D sont nécessaires.Cette thèse constitue une contribution au domaine de l'analyse sémantique de nuages de points en 3D dans le cadre d'un environnement urbain.Nos méthodes sont basées sur les images d'élévation et elles illustrent l'efficacité de la morphologie mathématique pour développer une chaîne complète de traitement en 3D, incluant 6 étapes principales:i)~filtrage et pré-traitement;ii)~segmentation du sol et analyse d'accessibilité;iii)~segmentation des façades;iv)~détection d'objets;v)~segmentation d'objets;vi)~classification d'objets.De plus, nous avons travaillé sur l'intégration de nos résultats dans une chaîne de production à grande échelle.Ainsi, ceux-ci ont été incorporés en tant que ``shapefiles'' aux Systèmes d'Information Géographique et exportés en tant que nuages de points 3D pour la visualisation et la modélisation.Nos méthodes ont été testées d'un point de vue qualitatif et quantitatif sur plusieurs bases de données issues de l'état de l'art et du projet TerraMobilita.Nos résultats ont montré que nos méthodes s'avèrent précises, rapides et surpassent les travaux décrits par la littérature sur ces mêmes bases.Dans la conclusion, nous abordons également les perspectives de développement futur.
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Thèse
Image Processing. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2014. English. 〈NNT : 2014ENMP0052〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mardi 14 avril 2015 - 17:02:13
Dernière modification le : vendredi 27 octobre 2017 - 17:36:02
Document(s) archivé(s) le : lundi 14 septembre 2015 - 08:40:42

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Andrés Felipe Serna Morales. Semantic analysis of 3D point clouds from urban environments : ground, facades, urban objects and accessibility. Image Processing. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2014. English. 〈NNT : 2014ENMP0052〉. 〈tel-01142197〉

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