Mise en place d’une chaîne de traitements pour la segmentation et classification d’un nuage de points de corps de rue
Résumé
Terrestrial laser scanning and point clouds are nowadays increasingly used as part of topographical roads surveys. However, the data exploitation is still laborious, and the results quality is too bad to allow a real democratisation of this surveying method. This study’objective is to propose a processing chain which automate the objects detection and classification in the point clouds. The implemented method consist in two successive stages. The first stage aims to divid a global point cloud in sub-clouds representing the ground and all the clusters up to ground. The second stage aspires to give a class to describe each cluster.
L’utilisation de nuages de points acquis par scanner laser terrestre dans le cadre de levés de corps de rue est de plus en plus répandue. L’exploitation des nuages est cependant encore laborieuse et la qualité des résultats trop insuffisante pour que l’utilisation de cette méthode se démocratise réellement. L’objectif de ce mémoire est de construire une chaîne de traitements permettant de détecter, puis classifier automatiquement les objets présents dans des nuages de points représentant des corps de rue. La méthode mise en place consiste à enchaîner deux étapes. La première vise à fragmenter le nuage de points global en sous-nuages représentant le sol et le sursol. La seconde étape permet la classification des sous-nuages de points identifiés comme du sursol.
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