Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: La modélisation 3D des façade complexes à base de modèle stucturel et stochastique
Directeur de thèse:
André GAGALOWICZ (Inria-Paris (ED-130))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Cette thèse aborde le problème de la façade complexe reconstruction 3D à partir de sol prélevés images et des données LIDAR. Les informations fournies par ce type de données ne sont pas assez précises pour permettre une utilisation efficace des différents algorithmes existants de détection et de reconnaissance. Dans ce contexte, il est nécessaire d'introduire des connaissances a priori fortes dans les zones urbaines. Les outils stochastiques sont particulièrement bien adaptés pour faire face à ce problème.
Une approche structurelle et stochastique est proposé d'aborder ce sujet. Il se compose de détection d'objets hiérarchique et la reconnaissance selon la typologie façade pré-définis de manière top-down. Tout d'abord, l'image brute et les données LIDAR sont corrigées et segmenté. Ensuite, la typologie des façades est déterminée par la détection de sols, carreaux, les toits et les portes en utilisant différentes caractéristiques et les contraintes spatiales à partir des images. Après, différents éléments architecturaux sont reconnus en 2D basé sur l'apparence visuelle et l'information structurelle. En outre, les informations 2D, les informations de profondeur peut être déduit de données enregistrées LIDAR 3D. Enfin, toutes les informations de position et la dimension 3D est utilisée pour convertir automatiquement un modèle généré façade génériques dans des objets spécifiques façade représentant le mieux la scène réelle en milieu urbain. L'efficacité de cette approche est validée sur de nombreuses façades vu à Paris.
Doctorant.e: Liu Chun