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Interpretation automatique de

nuages de points LiDAR

Journee Recherche 2017

Loic Landrieu

MATIS - IGN

Mars 2017

Semantisation

de nuage de point LiDAR

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classication1Semantisation de nuage de point LiDAR2Regularisation par optimisation structuree3Presegmentation pour la classication

Classication structureeMars 20172 / 23MATIS - IGN

ISemantisation

de nuage de point LiDAR

Presentation duprobleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationPresentation Layout

1Semantisation de nuage de point LiDAR

2Regularisation par optimisation structuree

3Presegmentation pour la classication

Classication structureeMars 20173 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationAcquisition LIDAR

Un outil de teledection

actif par LASERFixe, embarque, mobile

Produit unnuage de point

3Dtres precisUn tres large champs

d'application (topographie, archeologie, defense...)Reconstruction de surface guidage automatique de vehicules

Classication structureeMars 20174 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationAcquisition LIDAR

Un outil de teledection

actif par LASERFixe, embarque, mobile

Produit unnuage de point

3Dtres precisUn tres large champs

d'application (topographie, archeologie, defense...)Reconstruction de surface guidage automatique de vehicules

Classication structureeMars 20174 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationAcquisition LIDAR

Un outil de teledection

actif par LASERFixe, embarque, mobile

Produit unnuage de point

3Dtres precisUn tres large champs

d'application (topographie, archeologie, defense...)Reconstruction de surface guidage automatique de vehicules

Classication structureeMars 20174 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationAcquisition LIDAR

Un outil de teledection

actif par LASERFixe, embarque, mobile

Produit unnuage de point

3Dtres precisUn tres large champs

d'application (topographie, archeologie, defense...)Reconstruction de surface guidage automatique de vehicules

Classication structureeMars 20174 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationAcquisition LIDAR

Un outil de teledection

actif par LASERFixe, embarque, mobile

Produit unnuage de point

3Dtres precisUn tres large champs

d'application (topographie, archeologie, defense...)Reconstruction de surface guidage automatique de vehicules

Classication structureeMars 20174 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationAcquisition LIDAR

Un outil de teledection

actif par LASERFixe, embarque, mobile

Produit unnuage de point

3Dtres precisUn tres large champs

d'application (topographie, archeologie, defense...)Reconstruction de surface guidage automatique de vehicules

Classication structureeMars 20174 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationCaracterestiques des donnees

Une volumetrie importante

Une densite tres variable

Artefacts d'acquisition

Structure:plus de points

que d'objets, structure urbaineStructure plus complexe qu'une image

Classication structureeMars 20175 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationCaracterestiques des donnees

Une volumetrie importante

Une densite tres variable

Artefacts d'acquisition

Structure:plus de points

que d'objets, structure urbaineStructure plus complexe qu'une image

Classication structureeMars 20175 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationCaracterestiques des donnees

Une volumetrie importante

Une densite tres variable

Artefacts d'acquisition

Structure:plus de points

que d'objets, structure urbaineStructure plus complexe qu'une image

Classication structureeMars 20175 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationCaracterestiques des donnees

Une volumetrie importante

Une densite tres variable

Artefacts d'acquisition

Structure:plus de points

que d'objets, structure urbaineStructure plus complexe qu'une image

Classication structureeMars 20175 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationCaracterestiques des donnees

Une volumetrie importante

Une densite tres variable

Artefacts d'acquisition

Structure:plus de points

que d'objets, structure urbaineStructure plus complexe qu'une image

Classication structureeMars 20175 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationMethodes de classication

Descripteurs de la

geometrie localeDescripteurs globaux

Apprentissage supervise

(Random Forest, etc...))un label + une distribution p v= [pv;1;;pv;n]dimensionalite verticalite

Classication structureeMars 20176 / 23MATIS - IGN

Semantisation

de nuage de point LiDAR

IPresentationdu probleme

Regularisation

par optimisation structuree

Presegmentation

pour la classicationMethodes de classication

Descripteurs de la

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