Cartographie urbaine 3D : détection et analyse des évolutions de l'environnement pour la mise à jour automatique

Résumé : Cet article présente une méthode automatique de détection et d'analyse des changements qui surviennent dans les scènes urbaines. Ils sont intégrés progressivement par mise à jour incrémentale de la carte 3D. Les nuages de points 3D, acquis lors de passages successifs en un même lieu mais à des jours et horaires différents, sont combinés pour enrichir la cartographie. Les modifications qui se produisent dans la scène au cours de cette période sont détectées et analysées à l'aide de fonctions cognitives de similarité. Les résultats, évalués sur des données réelles en utilisant différentes métriques, démontrent non seulement l'efficacité du procédé mais attestent que les changements qui peuvent intervenir sont effectivement incorporés dans la cartographie 3D résultante. Ainsi, seules les entités permanentes subsistent dans la carte. La méthode proposée est facilement applicable et adaptée pour opérer sur des scènes urbaines de grande taille.
Type de document :
Communication dans un congrès
Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. 2014
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Contributeur : Sébastien Adam <>
Soumis le : vendredi 9 mai 2014 - 15:48:11
Dernière modification le : jeudi 13 septembre 2018 - 17:26:03
Document(s) archivé(s) le : lundi 11 août 2014 - 15:16:13

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Citation

Ahmad Kamal Aijazi, Paul Checchin, Laurent Trassoudaine. Cartographie urbaine 3D : détection et analyse des évolutions de l'environnement pour la mise à jour automatique. Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle (RFIA) 2014, Jun 2014, France. 2014. 〈hal-00989038〉

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