Optimisation du traitement de nuage de points pour la production de plan de façade au sein d'un cabinet de géomètre-expert
Résumé
The use of laser scanners in surveying firm has become widespread in recent years. The point cloud obtained is curently very little used at its fair value and the information contained is underutilized. The purpose of this paper is to propose solutions and methods of automated or semi-automated processes to simplify the creation of elevation plans. In order to achieve this, two algorithms were particularly used during this study : the RANSAC algorithm and the region growing algorithm. These iterative methods, applied to a large amounts of data, are time consuming. This is why alternative versions, adapted to our case study, have been proposed. The point cloud has been segmented into elements sharing common characteristics, then a method of edge points detection and vectorization was implemented to produce a two-dimensional vector model.
La présence des scanners lasers au sein des cabinets de géomètres-experts s'est généralisée au cours des dernières années. Le nuage de points obtenu est actuellement très peu utilisé à sa juste valeur et l'information qu'il contient est sous-exploitée. L'objectif de ce mémoire est de proposer des solutions et des méthodes de traitements, automatisées ou semi-automatisées, permettant de simplifier la création de plans d'élévation. Pour cela, deux algorithmes ont été particulièrement utilisés durant cette étude : l'algorithme RANSAC et l'algorithme de Croissance de région. Ces méthodes itératives, appliquées à une importante quantités de données, sont consommatrices de temps. C'est pourquoi des versions alternatives, adaptées à notre cas d'étude, ont été proposées. Le nuage de points a ainsi été segmenté en éléments partageant des caractéristiques communes, puis une méthode de détection et de vectorisation des points de contours a été implémentée afin de produire un modèle vectoriel en deux dimensions.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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