Academic literature on the topic 'Nuage de point 3D'
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Journal articles on the topic "Nuage de point 3D"
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Aati, Saif, Ewelina Rupnik, and Samir Nejim. "Comparative study of photogrammetry software in industrial field." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 1, no. 221 (2020): 37–48. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2019.439.
Full textAbstract:
Cet article présente une étude comparative entre des logiciels de photogrammétrie capables de traiter automatiquement plusieurs images pour générer un nuage de point dans le domaine industriel. Par conséquent, différents jeux de données industrielles sont utilisés, chacun présentant un nombre varié : d'images, de résolutions et d'objets d'intérêt avec différents niveaux de complexité industrielle. Cette étude vise à évaluer la performance de six solutions de photogrammétrie (Agisoft PhotoScan, Pix4DMapper Pro, RealityCapture, MicMac, Reacap Photo, Context Capture) en reconstruction 3D de scènes complexes dans le domaine industriel. De plus, les principaux aspects étudiés sont la précision de l'orientation des images, la qualité et la précision du nuage de points généré.
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Daniel, Sylvie. "Revue des descripteurs tridimensionnels (3D) pour la catégorisation des nuages de points acquis avec un système LiDAR de télémétrie mobile." Geomatica 72, no. 1 (2018): 1–15. http://dx.doi.org/10.1139/geomat-2018-0001.
Full textAbstract:
La compréhension de nuage de points LiDAR consiste à reconnaitre les objets qui sont présents dans la scène et à associer des interprétations aux nuages d’objets qui le composent. Les données LiDAR acquises en milieu urbain dans des environnements à grande échelle avec des systèmes terrestres de télémétrie mobile présentent plusieurs difficultés propres à ce contexte : chevauchement entre les nuages de points, occlusions entre les objets qui ne sont vus que partiellement, variations de la densité des points. Compte tenu de ces difficultés, beaucoup de descripteurs tridimensionnels (3D) proposés dans la littérature pour la classification et la reconnaissance d’objets voient leurs performances se dégrader dans ce contexte applicatif, car ils ont souvent été introduits et évalués avec des jeux de données portant sur de petits objets. De plus, il y a un manque de comparaison approfondie entre les descripteurs 3D mis en œuvre dans des environnements à grande échelle ce qui a pour conséquence un manque de connaissance au moment de sélectionner le descripteur 3D le plus adapté à un nuage de points LiDAR acquis dans de tels environnements. Le présent article propose une revue approfondie des travaux portant sur l’application des descripteurs 3D à des données LiDAR acquises en milieu urbain dans des environnements à grande échelle avec des systèmes terrestres de télémétrie mobile. Les principaux descripteurs 3D appliqués dans de tels contextes sont ainsi recensés. Une synthèse de leurs performances et limites est ensuite effectuée de manière comparative sur la base des travaux disponibles dans la littérature. Enfin, une discussion abordant les éléments impactant le plus les performances des descripteurs et des pistes d’amélioration vient compléter cette revue.
3
Girod, Luc, and Marc Pierrot-Deseilligny. "L'Égalisation radiométrique de nuages de points 3D issus de corrélation dense." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 206 (June 19, 2014): 3–14. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.90.
Full textAbstract:
Si les problèmes de colorimétrie dans le mosaïquage d'images ont fait l'objet d'études approfondies par le passé et qu'ils sont maintenant globalement résolus, il n'en est pas de même pour l'égalisation des scènes non planaires et des produits photogrammétriques 3D associés. En effet, certains produits photogrammétriques ne sont pas des images mais des produits purement 3D, de type nuage de points ou surfaces texturées, notamment. Cependant, la cohérence colorimétrique reste d'une grande importance dans ces cas pour une visualisation plus fluide des résultats. Cet article explore donc des algorithmes de correction colorimétrique à appliquer aux nuages de points dont la couleur provient de plusieurs images et leur implémentation dans la librairie MicMac de l'IGN.Deux points sont ici abordés : la correction du vignettage des images d'une part, ce défaut posant des problèmes d'homogénéité intra-image, et l'égalisation inter-images d'autre part.
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Papé, Romain de, Christophe Pizelle, and Jean-Miche Foucart. "Les erreurs de mesure en céphalométrie 3D : à propos de l’analyse cranio-faciale vestibulaire." L'Orthodontie Française 83, no. 1 (2012): 37–44. http://dx.doi.org/10.1051/orthodfr/2012004.
Full textAbstract:
Le développement des techniques d’imagerie tridimensionnelle générant une faible irradiation (tomodensitométrie et tomographie volumique à faisceau conique ou cone beam) rend désormais possible la réalisation d’une céphalométrie 3D pour certains cas cliniques complexes en substitution de la céphalométrie 2D conventionnelle. Néanmoins, le développement de telles analyses implique l’identification des points anatomiques les plus fiables. Un groupe de 15 orthodontistes a été aléatoirement sélectionné ; tous ont identifié 33 points sur un examen volumique tomodensitométrique, les points ayant été choisis à partir de l’analyse cranio-faciale vestibulaire, historiquement connue pour sa reproductibilité. Les résultats confirment la grande fiabilité des points de référence liés aux canaux semi-circulaires (vestibion). Ils montrent, comme en céphalométrie 2D conventionnelle, que chaque point présente un nuage de dispersion caractéristique et que les points les plus fiables sont liés à des structures anatomiques facilement identifiables (foramen, pointes osseuses…).
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Cléry, Isabelle, and Marc Pierrot-Deseilligny. "Une interface ergonomique de calcul de modèles 3D par photogrammétrie." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 196 (April 15, 2014): 40–51. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2011.36.
Full textAbstract:
De nombreux logiciels du commerce proposent de créer des modélisations en 3D d'objets ou de scènes à partir uniquement de photographies. Cependant les professionnels, notamment les archéologues et les architectes, ont un certain nombre de contraintes qui restreignent fortement le choix du logiciel, telles que des ressources financières limitées, des connaissances peu approfondies en photogrammétrie et en informatique, des impératifs qui limitent le temps d'acquisition et de traitement, et enfin des attentes précises en terme de qualité, de précision et de complétude de la modélisation. Le laboratoire MATIS a développé un ensemble d'outils libres, open source, qui permettent d'effectuer l'ensemble des étapes du traitement d'un chantier photogrammétrique et qui fournissent des modèles 3D très denses et précis grâce à la rigueur de l'approche photogrammétrique ; ils représentent donc une solution intéressante pour ces professionnels du point de vue algorithmique.Cependant ils ont été développés pour des applications de recherche et sont donc peu ergonomiques pour le public non photogrammètre et non informaticien. C'est pourquoi une interface graphique est en cours de développement afin de fournir un accès simplifié et unifié à ces outils, notamment aux architectes et aux archéologues. Grâce à l'interface, l'utilisateur peut manipuler les images d'un même chantier et contrôler chaque étape du traitement qui comprend : le calcul automatique de points homologues entre les images, l'estimation des poses de la caméra et le calcul des modèles 3D. Les résultats peuvent être convertis en cartes de profondeur ombrées ou en nuages denses de points 3D (au format standard ply), et peuvent être affichés directement par l'interface. Pour offrir la possibilité de traiter des chantiers suffisamment variés, tout en masquant la complexité du paramétrage, la démarche retenue est de présenter à l'utilisateur un accès par grande famille de prises de vue, par exemple : chantier convergent, relevé de façades, chantier aérien sub-vertical, modélisation d'intérieur. . . Une attention particulière est apportée à la qualité de la documentation et à la portabilité du produit sur les principaux types d'ordinateur grand public (Linux, Mac et Windows). Cette interface, bien que non finalisée, permet déjà d'effectuer l'intégralité du traitement de chantiers de type convergent et est disponible en ligne. Des utilisateurs issus des différentes communautés de professionnels ciblées (archéologie, architecture, géologie, photogrammétrie architecturale) l'ont déjà testée et l'interface est régulièrement mise à jour afin de l'adapter aux remarques et demandes de ces testeurs.
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Mahiddine, Amine, Djamal Merad, and Pierre Drap. "Recalage hétérogène de nuages de points 3D." Techniques et sciences informatiques 35, no. 1 (2016): 115–32. http://dx.doi.org/10.3166/tsi.35.115-132.
Full text
7
Samaan, Mariam, Marc Pierrot-Deseilligny, Raphaële Héno, Cyril Montoya, and Sylvain Rassat. "La Photogrammétrie rapprochée pour la modélisation en 4D d'une structure archéologique." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 207 (July 6, 2014): 59–70. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.15.
Full textAbstract:
Depuis plusieurs années, la photogrammétrie numérique est devenue un outil important dans le domaine de l'archéologie. Les spécialistes de ce domaine reconnaissent que cette technique permet d'enregistrer et de documenter les structures archéologiques ou à plus grande échelle l'intégralité d'un chantier de fouille, de manière rapide, fiable et précise. Pour les sites préhistoriques notamment, il est très important d'enregistrer et de maitriser les différents niveaux de décapage de la fouille. Dans cet article, nous décrivons une méthodologie complète pour effectuer la numérisation photogrammétrique de structures archéologiques par un outil léger et à faible coût.La recherche expérimentale spécifique a eu lieu dans le cadre de la fouille programmée du site du Paléolithique supérieur de plein air "Le Colombier" à Chézy-sur-Marne (Aisne, France) dirigé par un des auteurs (C.M.). L'expérience s'est déroulée sur un foyer aménagé qui a été photographié à neuf étapes différentes du processus de décapage de la fouille. Des orthoimages à chaque étape ont été créées dans le but de produire un modèle 4D (intégrant le temps à la description photogrammétrique). En outre, des images numériques ont été acquises pour créer le modèle 3D complet.Des logiciels open source (Apéro / MicMac) ont été utilisés pour le géoréférencement et la corrélation dense. Ces procédures relativement standards conduisent à des cartes de profondeur, qui peuvent être représentées soit comme nuages de points 3D soit sous forme d'images en relief ombragé.En premier lieu, nous abordons une brève description du site, les outils et méthodes mises en œuvre. Dans un second temps, nous faisons le point sur les résultats obtenus avant de conclure sur les perspectives.
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Crombez, Nathan, Guillaume Caron, and El Mustapha Mouaddib. "Colorisation de nuages de points 3D par recalage dense d’images numériques." Traitement du signal 31, no. 1-2 (2014): 81–106. http://dx.doi.org/10.3166/ts.31.81-106.
Full text
9
Poreba, Martyna, and François Goulette. "Recalage rigide de relevé laser par mise en correspondance robuste basée sur des segments." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 207 (September 24, 2014): 3–17. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.208.
Full textAbstract:
Le recalage se révèle indispensable pour assembler des relevés laser devant servir à l'analyse, à la documentation et à la reconstruction tridimensionnelle d'environnements. Ce problème apparaît lorsqu'une zone d'intérêt est numérisée, au fil du temps, deux ou plusieurs fois, ou quand sa complexité nécessite un accroissement du nombre de stations de scanner laser fixes. Aussi, en raison de la variété des techniques disponibles d'acquisition, l'intégration multi-données devient une question importante puisqu'elle permet de mettre en cohérence des données contenant souvent une information complémentaire. La vaste majorité des algorithmes existants s'appuient sur les éléments ponctuels. C'est pourquoi les méthodes ICP basées-point demeurent actuellement les plus répandues. Cet article propose l'utilisation des segments sous forme d'intersections entre les plans principaux, pour un recalage rigide des nuages de points mobiles avec d'autres données, qu'elles soient 2D ou 3D. Ces primitives peuvent être aisément extraites, même dans les données laser hétérogènes de faible densité. Quelques méthodes de recalage basées-lignes ont été examinées afin de vérifier leur précision et robustesse au bruit. Les erreurs des paramètres estimés ainsi qu'un nouveau critère — distance modifiée de Hausdorff ont été employés pour les besoins d'une analyse quantitative. Au vu de ces éléments, une chaîne complète nommée RLMR-FMII 2 comprenant un recalage grossier suivi par un recalage fin est proposée pour calculer les paramètres de pose à partir de segments appariés.Étant donné que la mise en correspondance automatique d'entités linéaires est ardue et influence l'estimation des paramètres optimaux de transformation, une méthode d'appariement étudiant la similitude relative est avancée. Enfin, l'efficacité de cette méthode de recalage par mise en correspondance préalable des segments est évaluée et discutée.
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Chirollet, Jean-Claude. "Du point euclidien au nuage fractal. Matrices génétiques du détail." Ktèma : civilisations de l'Orient, de la Grèce et de Rome antiques 37, no. 1 (2012): 409–21. http://dx.doi.org/10.3406/ktema.2012.1671.
Full textDissertations / Theses on the topic "Nuage de point 3D"
1
Lejemble, Thibault. "Analyse multi-échelle de nuage de points." Thesis, Toulouse 3, 2020. http://www.theses.fr/2020TOU30184.
Full textAbstract:
Les techniques d'acquisition numérique 3D comme la photogrammétrie ou les scanners laser sont couramment utilisées dans de nombreux domaines d'applications tels que l'ingénierie inverse, l'archéologie, la robotique, ou l'urbanisme. Le principal objectif est d'obtenir des versions virtuels d'objets réels afin de les visualiser, analyser et traiter plus facilement. Ces techniques d'acquisition deviennent de plus en plus performantes et accessibles, créant un besoin important de traitement efficace des données 3D variées et massives qui en résultent. Les données sont souvent obtenues sont sous la forme de nuage de points 3D non-structurés qui échantillonnent la surface scannée. Les méthodes traditionnelles de traitement du signal ne peuvent alors s'appliquer directement par manque de paramétrisation spatiale, les points étant explicités par leur coordonnées 3D, sans ordre particulier. Dans cette thèse nous nous focalisons sur la notion d'échelle d'analyse qui est définie par la taille du voisinage utilisé pour caractériser localement la surface échantillonnée. L'analyse à différentes échelles permet de considérer des formes variées et ainsi rendre l'analyse plus pertinente et plus robuste aux imperfections des données acquises. Nous présentons d'abord des résultats théoriques et pratiques sur l'estimation de courbure adaptée à une représentation multi-échelle et multi-résolution de nuage de points. Nous les utilisons pour développer des algorithmes multi-échelle de reconnaissance de formes planaires et anisotropes comme les cylindres et les lignes caractéristiques. Enfin, nous proposons de calculer une paramétrisation 2D globale de la surface sous-jacente directement à partir de son nuage de points 3D non-structurés<br>3D acquisition techniques like photogrammetry and laser scanning are commonly used in numerous fields such as reverse engineering, archeology, robotics and urban planning. The main objective is to get virtual versions of real objects in order to visualize, analyze and process them easily. Acquisition techniques become more and more powerful and affordable which creates important needs to process efficiently the resulting various and massive 3D data. Data are usually obtained in the form of unstructured 3D point cloud sampling the scanned surface. Traditional signal processing methods cannot be directly applied due to the lack of spatial parametrization. Points are only represented by their 3D coordinates without any particular order. This thesis focuses on the notion of scale of analysis defined by the size of the neighborhood used to locally characterize the point-sampled surface. The analysis at different scales enables to consider various shapes which increases the analysis pertinence and the robustness to acquired data imperfections. We first present some theoretical and practical results on curvature estimation adapted to a multi-scale and multi-resolution representation of point clouds. They are used to develop multi-scale algorithms for the recognition of planar and anisotropic shapes such as cylinders and feature curves. Finally, we propose to compute a global 2D parametrization of the underlying surface directly from the 3D unstructured point cloud
2
Lev, Hoang Justin. "A Study of 3D Point Cloud Features for Shape Retrieval." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM040.
Full textAbstract:
Grâce à l’amélioration et la multiplication des capteurs 3D, la diminution des prix et l’augmentation des puissances de calculs, l’utilisation de donnée3D s’est intensifiée ces dernières années. Les nuages de points 3D (3D pointcloud) sont une des représentations possibles pour de telles données. Elleà l’avantage d’être simple et précise, ainsi que le résultat immédiat de la capture. En tant que structure non-régulière sous forme de liste de points,l’analyse des nuages de points est complexe d’où leur récente utilisation. Cette thèse se concentre sur l’utilisation de nuages de points 3D pourune analyse tridimensionnelle de leur forme. La géométrie des nuages est plus particulièrement étudiée via les courbures des objets. Des descripteursreprésentant la distribution des courbures principales sont proposés: Semantic Point Cloud (SPC) et Multi-Scale Principal Curvature Point Cloud (MPC2).Global Local Point Cloud (GLPC) est un autre descripteur basé sur les courbures mais en combinaison d’autres propriétés. Ces trois descripteurs sontrobustes aux erreurs communes lors d’une capture 3D comme par exemple le bruit ou bien les occlusions. Leurs performances sont supérieures à ceuxde l’état de l’art en ce qui concerne la reconnaissance d’instance avec plus de 90% de précision. La thèse étudie également les récents algorithmes de deep learning qui concernent les nuages de points 3D qui sont apparus au cours de ces trois ans de thèse. Une première approche utilise des descripteurs basé sur les courbures en tant que données d’entrée pour un réseau de perceptron multicouche (MLP). Les résultats ne sont cependant pas au niveau de l’état de l’art mais cette étude montre que ModelNet, la base de données de référence pour laclassification d’objet 3D, n’est pas optimale. En effet, la base de donnéesn’est pas une bonne représentation de la réalité en ne reflétant pas la richesse de courbures des objets réels. Enfin, l’architecture d’un réseau neuronal artificiel est présenté. Inspiré par l’état de l’art en deep learning, Multi-scale PointNet détermine les propriétés d’un objet à différente échelle et les combine afin de le décrire. Encore en développement, le modèle requiert encore des ajustements pour obtenir des résultats concluants. Pour résumer, en s’attaquant au problème complexe de l’utilisation des nuages de points 3D mais aussi à l’évolution rapide du domaine, la thèse contribue à l’état de l’art sur trois aspects majeurs: (i) L’élaboration de nouveaux algorithmes se basant sur les courbures géométrique des objets pour la reconnaissance d’instance. (ii) L’étude qui montre que la construction d’une nouvelle base de données plus réaliste est nécessaire pour correctement poursuivre les études dans le domaine. (iii) La proposition d’une nouvelle architecture de réseau de neurones artificiels pour l’analyse de nuage de points3D<br>With the improvement and proliferation of 3D sensors, price cut and enhancementof computational power, the usage of 3D data intensifies for the last few years. The3D point cloud is one type amongst the others for 3D representation. This particularlyrepresentation is the direct output of sensors, accurate and simple. As a non-regularstructure of unordered list of points, the analysis on point cloud is challenging andhence the recent usage only.This PhD thesis focuses on the use of 3D point cloud representation for threedimensional shape analysis. More particularly, the geometrical shape is studied throughthe curvature of the object. Descriptors describing the distribution of the principalcurvature is proposed: Principal Curvature Point Cloud and Multi-Scale PrincipalCurvature Point Cloud. Global Local Point Cloud is another descriptor using thecurvature but in combination with other features. These three descriptors are robustto typical 3D scan error like noisy data or occlusion. They outperform state-of-the-artalgorithms in instance retrieval task with more than 90% of accuracy.The thesis also studies deep learning on 3D point cloud which emerges during thethree years of this PhD. The first approach tested, used curvature-based descriptor asthe input of a multi-layer perceptron network. The accuracy cannot catch state-ofthe-art performances. However, they show that ModelNet, the standard dataset for 3Dshape classification is not a good picture of the reality. Indeed, the experiment showsthat the dataset does not reflect the curvature wealth of true objects scans.Ultimately, a new neural network architecture is proposed. Inspired by the state-ofthe-art deep learning network, Multiscale PointNet computes the feature on multiplescales and combines them all to describe an object. Still under development, theperformances are still to be improved.In summary, tackling the challenging use of 3D point clouds but also the quickevolution of the field, the thesis contributes to the state-of-the-art in three majoraspects: (i) Design of new algorithms, relying on geometrical curvature of the objectfor instance retrieval task. (ii) Study and exhibition of the need to build a new standardclassification dataset with more realistic objects. (iii) Proposition of a new deep neuralnetwork for 3D point cloud analysis
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Thomas, Hugues. "Apprentissage de nouvelles représentations pour la sémantisation de nuages de points 3D." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019PSLEM048/document.
Full textAbstract:
Aujourd’hui, de nouvelles technologies permettent l’acquisition de scènes 3D volumineuses et précises sous la forme de nuages de points. Les nouvelles applications ouvertes par ces technologies, comme les véhicules autonomes ou la maintenance d'infrastructure, reposent sur un traitement efficace des nuages de points à grande échelle. Les méthodes d'apprentissage profond par convolution ne peuvent pas être utilisées directement avec des nuages de points. Dans le cas des images, les filtres convolutifs ont permis l’apprentissage de nouvelles représentations, jusqu’alors construites « à la main » dans les méthodes de vision par ordinateur plus anciennes. En suivant le même raisonnement, nous présentons dans cette thèse une étude des représentations construites « à la main » utilisées pour le traitement des nuages de points. Nous proposons ainsi plusieurs contributions, qui serviront de base à la conception d’une nouvelle représentation convolutive pour le traitement des nuages de points. Parmi elles, une nouvelle définition de voisinages sphériques multi-échelles, une comparaison avec les k plus proches voisins multi-échelles, une nouvelle stratégie d'apprentissage actif, la segmentation sémantique des nuages de points à grande échelle, et une étude de l'influence de la densité dans les représentations multi-échelles. En se basant sur ces contributions, nous introduisons la « Kernel Point Convolution » (KPConv), qui utilise des voisinages sphériques et un noyau défini par des points. Ces points jouent le même rôle que les pixels du noyau des convolutions en image. Nos réseaux convolutionnels surpassent les approches de segmentation sémantique de l’état de l’art dans presque toutes les situations. En plus de ces résultats probants, nous avons conçu KPConv avec une grande flexibilité et une version déformable. Pour conclure notre réflexion, nous proposons plusieurs éclairages sur les représentations que notre méthode est capable d'apprendre<br>In the recent years, new technologies have allowed the acquisition of large and precise 3D scenes as point clouds. They have opened up new applications like self-driving vehicles or infrastructure monitoring that rely on efficient large scale point cloud processing. Convolutional deep learning methods cannot be directly used with point clouds. In the case of images, convolutional filters brought the ability to learn new representations, which were previously hand-crafted in older computer vision methods. Following the same line of thought, we present in this thesis a study of hand-crafted representations previously used for point cloud processing. We propose several contributions, to serve as basis for the design of a new convolutional representation for point cloud processing. They include a new definition of multiscale radius neighborhood, a comparison with multiscale k-nearest neighbors, a new active learning strategy, the semantic segmentation of large scale point clouds, and a study of the influence of density in multiscale representations. Following these contributions, we introduce the Kernel Point Convolution (KPConv), which uses radius neighborhoods and a set of kernel points to play the role of the kernel pixels in image convolution. Our convolutional networks outperform state-of-the-art semantic segmentation approaches in almost any situation. In addition to these strong results, we designed KPConv with a great flexibility and a deformable version. To conclude our argumentation, we propose several insights on the representations that our method is able to learn
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Guislain, Maximilien. "Traitement joint de nuage de points et d'images pour l'analyse et la visualisation des formes 3D." Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSE1219/document.
Full textAbstract:
Au cours de la dernière décennie, les technologies permettant la numérisation d'espaces urbains ont connu un développement rapide. Des campagnes d'acquisition de données couvrant des villes entières ont été menées en utilisant des scanners LiDAR (Light Detection And Ranging) installés sur des véhicules mobiles. Les résultats de ces campagnes d'acquisition laser, représentants les bâtiments numérisés, sont des nuages de millions de points pouvant également contenir un ensemble de photographies. On s'intéresse ici à l'amélioration du nuage de points à l'aide des données présentes dans ces photographies. Cette thèse apporte plusieurs contributions notables à cette amélioration. La position et l'orientation des images acquises sont généralement connues à l'aide de dispositifs embarqués avec le scanner LiDAR, même si ces informations de positionnement sont parfois imprécises. Pour obtenir un recalage précis d'une image sur un nuage de points, nous proposons un algorithme en deux étapes, faisant appel à l'information mutuelle normalisée et aux histogrammes de gradients orientés. Cette méthode permet d'obtenir une pose précise même lorsque les estimations initiales sont très éloignées de la position et de l'orientation réelles. Une fois ces images recalées, il est possible de les utiliser pour inférer la couleur de chaque point du nuage en prenant en compte la variabilité des points de vue. Pour cela, nous nous appuyons sur la minimisation d'une énergie prenant en compte les différentes couleurs associables à un point et les couleurs présentes dans le voisinage spatial du point. Bien entendu, les différences d'illumination lors de l'acquisition des données peuvent altérer la couleur à attribuer à un point. Notamment, cette couleur peut dépendre de la présence d'ombres portées amenées à changer avec la position du soleil. Il est donc nécessaire de détecter et de corriger ces dernières. Nous proposons une nouvelle méthode qui s'appuie sur l'analyse conjointe des variations de la réflectance mesurée par le LiDAR et de la colorimétrie des points du nuage. En détectant suffisamment d'interfaces ombre/lumière nous pouvons caractériser la luminosité de la scène et la corriger pour obtenir des scènes sans ombre portée. Le dernier problème abordé par cette thèse est celui de la densification du nuage de points. En effet la densité locale du nuage de points est variable et parfois insuffisante dans certaines zones. Nous proposons une approche applicable directement par la mise en oeuvre d'un filtre bilatéral joint permettant de densifier le nuage de points en utilisant les données des images<br>Recent years saw a rapid development of city digitization technologies. Acquisition campaigns covering entire cities are now performed using LiDAR (Light Detection And Ranging) scanners embedded aboard mobile vehicles. These acquisition campaigns yield point clouds, composed of millions of points, representing the buildings and the streets, and may also contain a set of images of the scene. The subject developed here is the improvement of the point cloud using the information contained in the camera images. This thesis introduces several contributions to this joint improvement. The position and orientation of acquired images are usually estimated using devices embedded with the LiDAR scanner, even if this information is inaccurate. To obtain the precise registration of an image on a point cloud, we propose a two-step algorithm which uses both Mutual Information and Histograms of Oriented Gradients. The proposed method yields an accurate camera pose, even when the initial estimations are far from the real position and orientation. Once the images have been correctly registered, it is possible to use them to color each point of the cloud while using the variability of the point of view. This is done by minimizing an energy considering the different colors associated with a point and the potential colors of its neighbors. Illumination changes can also change the color assigned to a point. Notably, this color can be affected by cast shadows. These cast shadows are changing with the sun position, it is therefore necessary to detect and correct them. We propose a new method that analyzes the joint variation of the reflectance value obtained by the LiDAR and the color of the points. By detecting enough interfaces between shadow and light, we can characterize the luminance of the scene and to remove the cast shadows. The last point developed in this thesis is the densification of a point cloud. Indeed, the local density of a point cloud varies and is sometimes insufficient in certain areas. We propose a directly applicable approach to increase the density of a point cloud using multiple images
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Monnier, Fabrice. "Amélioration de la localisation 3D de données laser terrestre à l'aide de cartes 2D ou modèles 3D." Thesis, Paris Est, 2014. http://www.theses.fr/2014PEST1114/document.
Full textAbstract:
Les avancées technologiques dans le domaine informatique (logiciel et matériel) et, en particulier, de la géolocalisation ont permis la démocratisation des modèles numériques. L'arrivée depuis quelques années de véhicules de cartographie mobile a ouvert l'accès à la numérisation 3D mobile terrestre. L'un des avantages de ces nouvelles méthodes d'imagerie de l'environnement urbain est la capacité potentielle de ces systèmes à améliorer les bases de données existantes 2D comme 3D, en particulier leur niveau de détail et la diversité des objets représentés. Les bases de données géographiques sont constituées d'un ensemble de primitives géométriques (généralement des lignes en 2D et des plans ou des triangles en 3D) d'un niveau de détail grossier mais ont l'avantage d'être disponibles sur de vastes zones géographiques. Elles sont issues de la fusion d'informations diverses (anciennes campagnes réalisées manuellement, conception automatisée ou encore hybride) et peuvent donc présenter des erreurs de fabrication. Les systèmes de numérisation mobiles, eux, peuvent acquérir, entre autres, des nuages de points laser. Ces nuages laser garantissent des données d'un niveau de détail très fin pouvant aller jusqu'à plusieurs points au centimètre carré. Acquérir des nuages de points laser présente toutefois des inconvénients :- une quantité de données importante sur de faibles étendues géographiques posant des problèmes de stockage et de traitements pouvant aller jusqu'à plusieurs Téraoctet lors de campagnes d'acquisition importantes- des difficultés d'acquisition inhérentes au fait d'imager l'environnement depuis le sol. Les systèmes de numérisation mobiles présentent eux aussi des limites : en milieu urbain, le signal GPS nécessaire au bon géoréférencement des données peut être perturbé par les multi-trajets voire même stoppé lors de phénomènes de masquage GPS liés à la réduction de la portion de ciel visible pour capter assez de satellites pour en déduire une position spatiale. Améliorer les bases de données existantes grâce aux données acquises par un véhicule de numérisation mobile nécessite une mise en cohérence des deux ensembles. L'objectif principal de ce manuscrit est donc de mettre en place une chaîne de traitements automatique permettant de recaler bases de données géographiques et nuages de points laser terrestre (provenant de véhicules de cartographies mobiles) de la manière la plus fiable possible. Le recalage peut se réaliser de manière différentes. Dans ce manuscrit, nous avons développé une méthode permettant de recaler des nuages laser sur des bases de données, notamment, par la définition d'un modèle de dérive particulièrement adapté aux dérives non-linéaires de ces données mobiles. Nous avons également développé une méthode capable d'utiliser de l'information sémantique pour recaler des bases de données sur des nuages laser mobiles. Les différentes optimisations effectuées sur notre approche nous permettent de recaler des données rapidement pour une approche post-traitements, ce qui permet d'ouvrir l'approche à la gestion de grands volumes de données (milliards de points laser et milliers de primitives géométriques).Le problème du recalage conjoint a été abordé. Notre chaîne de traitements a été testée sur des données simulées et des données réelles provenant de différentes missions effectuées par l'IGN<br>Technological advances in computer science (software and hardware) and particularly, GPS localization made digital models accessible to all people. In recent years, mobile mapping systems has enabled large scale mobile 3D scanning. One advantage of this technology for the urban environment is the potential ability to improve existing 2D or 3D database, especially their level of detail and variety of represented objects. Geographic database consist of a set of geometric primitives (generally 2D lines and plans or triangles in 3D) with a coarse level of detail but with the advantage of being available over wide geographical areas. They come from the fusion of various information (old campaigns performed manually, automated or hybrid design) wich may lead to manufacturing errors. The mobile mapping systems can acquire laser point clouds. These point clouds guarantee a fine level of detail up to more than one points per square centimeter. But there are some disavantages :- a large amount of data on small geographic areas that may cause problems for storage and treatment of up to several Terabyte during major acquisition,- the inherent acquisition difficulties to image the environment from the ground. In urban areas, the GPS signal required for proper georeferencing data can be disturbed by multipath or even stopped when GPS masking phenomena related to the reduction of the portion of the visible sky to capture enough satellites to find a good localization. Improve existing databases through these dataset acquired by a mobile mapping system requires alignment of these two sets. The main objective of this manuscript is to establish a pipeline of automatic processes to register these datasets together in the most reliable manner. Co-registration this data can be done in different ways. In this manuscript we have focused our work on the registration of mobile laser point cloud on geographical database by using a drift model suitable for the non rigid drift of these kind of mobile data. We have also developped a method to register geographical database containing semantics on mobile point cloud. The different optimization step performed on our methods allows to register the data fast enough for post-processing pipeline, which allows the management of large volumes of data (billions of laser points and thousands geometric primitives). We have also discussed on the problem of joint deformation. Our methods have been tested on simulated data and real data from different mission performed by IGN
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Macher, Hélène. "Du nuage de points à la maquette numérique de bâtiment : reconstruction 3D semi-automatique de bâtiments existants." Thesis, Strasbourg, 2017. http://www.theses.fr/2017STRAD006/document.
Full textAbstract:
La création d'une maquette numérique d'un bâtiment existant nécessite le relevé du bâtiment. Le scanner laser terrestre est largement utilisé pour atteindre cet objectif. Il permet d'obtenir la géométrie des objets sous forme de nuages de points. Il fournit une grande quantité de données précises de manière très rapide et avec un niveau élevé de détails. Malheureusement, le passage du nuage de points à la maquette numérique reste actuellement largement manuel en raison du volume important de données et des processus qui sont difficiles à automatiser. Cette démarche est chronophage et source d'erreurs. Un défi majeur aujourd'hui est donc d'automatiser le processus menant à la reconstruction 3D de bâtiments existants à partir de nuages de points. L'objectif de cette thèse est de développer une chaîne de traitements permettant d'extraire automatiquement le maximum d'informations du nuage de points d'un bâtiment en vue d'intégrer le résultat dans un logiciel de BIM<br>The creation of an as-built BIM requires the acquisition of the as-is conditions of existing buildings. Terrestrial laser scanning (TLS) is widely used to achieve this goal. Indeed, laser scanners permit to collect information about object geometry in form of point clouds. They provide a large amount of accurate data in a very fast way and with a high level of details. Unfortunately, the scan-to-BIM process remains currently largely a manual process because of the huge amount of data and because of processes, which are difficult to automate. It is time consuming and error-prone. A key challenge today is thus to automate the process leading to 3D reconstruction of existing buildings from point clouds. The aim of this thesis is to develop a processing chain to extract the maximum amount of information from a building point cloud in order to integrate the result in a BIM software
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Chaperon, Thomas. "Segmentation de nuage de points 3D pour la modélisation automatique d'environnements industriels numérisés." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00009385.
Full textAbstract:
Le contexte de ce travail est la modélisation CAO "tel que construit" de grandes structures industrielles numérisées (usine, ...). L'environnement existant est tout d'abord numérisé à l'aide d'un scanner laser. Les données ainsi obtenues prennent la forme d'un nuage de points 3D non-structuré et non-homogène. L'étape suivante consiste à segmenter ce nuage de points et reconstruire les différentes surfaces constituant le modèle CAO de la scène. Les environnements industriels génèrent des scènes complexes par le nombre de données et d'éléments présents, mais qui se décrivent par des primitives géométriques simples: plan, sphère, cylindre, cône, tore. Les outils actuels traitant les nuages de points 3D ne permettent pas de réaliser cette segmentation de manière automatique. <br /><br />Dans cette thèse, des algorithmes ont été développés dans ce but. L'attention a en particulier été portée sur la segmentation des lignes de tuyauterie. Les solutions logicielles implémentées dans ce cadre ont été validées par des tests auprès d'utilisateurs experts des outils actuels. Les méthodes développées se caractérisent par l'utilisation au cours de la segmentation de primitives géométriques contraintes, issues de connaissances "métier" (par exemple relations de continuité ou de tangence). L'ajustement de primitive géométrique est un élément de base au sein de ces travaux. Les procédés mis en œuvre, qui utilisent une définition véritablement géométrique des primitives, montrent de bonnes performances en pratique. D'autre part, l'un des problèmes majeurs concerne les moyens de valider le modèle ajusté. La question de la validation de modèle géométrique a été examinée. Nous présentons des méthodes originales construites à partir d'outils statistiques. Enfin, une autre contribution de cette thèse se situe au niveau des algorithmes d'extraction de primitives géométriques d'un nuage de points. Les méthodes présentées ont été appliquées dans le contexte des lignes de tuyauterie, mais semblent également pertinentes pour résoudre la question plus générale de la modélisation totalement automatique d'un environnement numérisé.
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Ben, salah Imeen. "Extraction d'un graphe de navigabilité à partir d'un nuage de points 3D enrichis." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMR070/document.
Full textAbstract:
Les caméras sont devenues de plus en plus communes dans les véhicules, les smartphones et les systèmes d'aide à la conduite ADAS (Advanced Driver Assistance Systèmes). Les domaines d'application de ces caméras dans le monde des systèmes intelligents de transport deviennent de plus en plus variés : la détection des piétons, les avertissements de franchissement de ligne, la navigation... La navigation basée sur la vision a atteint une certaine maturité durant ces dernières années grâce à l'utilisation de technologies avancées. Les systèmes de navigation basée sur la vision ont le considérable avantage de pouvoir utiliser directement les informations visuelles présentes dans l'environnement, sans devoir adapter le moindre élément de l'infrastructure. De plus, contrairement aux systèmes utilisant le GPS, ils peuvent être utilisés à l'extérieur ainsi qu'à l'intérieur des locaux et des bâtiments sans aucune perte de précision. C'est pour ces raisons que les systèmes basés sur la vision sont une bonne option car ils fournissent des informations très riches et précises sur l'environnement, qui peuvent être utilisées pour la navigation. Un axe important de recherche porte actuellement sur la cartographie qui représente une étape indispensable pour la navigation. Cette étape engendre une problématique de la gestion de la mémoire assez conséquente requise par ces systèmes en raison de la quantité d'informations importante collectées par chaque capteur. En effet, l'espace mémoire nécessaire pour accueillir la carte d'une petite ville se mesure en dizaines de GO voire des milliers lorsque l'on souhaite couvrir des espaces de grandes dimensions. Cela rend impossible son intégration dans un système mobile tel que les smartphones, les véhicules, les vélos ou les robots. Le défi serait donc de développer de nouveaux algorithmes permettant de diminuer au maximum la taille de la mémoire nécessaire pour faire fonctionner ce système de localisation par vision. C'est dans ce contexte que se situe notre projet qui consiste à développer un nouveau système capable de résumer une carte 3D qui contient des informations visuelles collectées par plusieurs capteurs. Le résumé sera un ensemble des vues sphériques permettant de garder le même niveau de visibilité dans toutes les directions. Cela permettrait aussi de garantir, à moindre coût, un bon niveau de précision et de rapidité lors de la navigation. La carte résumant l'environnement sera constituée d'un ensemble d'informations géométriques, photométriques et sémantiques<br>Cameras have become increasingly common in vehicles, smart phones, and advanced driver assistance systems. The areas of application of these cameras in the world of intelligent transportation systems are becoming more and more varied : pedestrian detection, line crossing detection, navigation ... Vision-based navigation has reached a certain maturity in recent years through the use of advanced technologies. Vision-based navigation systems have the considerable advantage of being able to directly use the visual information already existing in the environment without having to adapt any element of the infrastructure. In addition, unlike systems using GPS, they can be used outdoors and indoors without any loss of precision. This guarantees the superiority of these systems based on computer vision. A major area of {research currently focuses on mapping, which represents an essential step for navigation. This step generates a problem of memory management quite substantial required by these systems because of the huge amount of information collected by each sensor. Indeed, the memory space required to accommodate the map of a small city is measured in tens of GB or even thousands when one wants to cover large spaces. This makes impossible to integrate this map into a mobile system such as smartphones , cameras embedded in vehicles or robots. The challenge would be to develop new algorithms to minimize the size of the memory needed to operate this navigation system using only computer vision. It's in this context that our project consists in developing a new system able to summarize a3D map resulting from the visual information collected by several sensors. The summary will be a set of spherical views allow to keep the same level of visibility in all directions. It would also guarantee, at a lower cost, a good level of precision and speed during navigation. The summary map of the environment will contain geometric, photometric and semantic information
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Mellado, Nicolas. "Analysis of 3D objects at multiple scales : application to shape matching." Thesis, Bordeaux 1, 2012. http://www.theses.fr/2012BOR14685/document.
Full textAbstract:
Depuis quelques années, l’évolution des techniques d’acquisition a entraîné une généralisation de l’utilisation d’objets 3D très dense, représentés par des nuages de points de plusieurs millions de sommets. Au vu de la complexité de ces données, il est souvent nécessaire de les analyser pour en extraire les structures les plus pertinentes, potentiellement définies à plusieurs échelles. Parmi les nombreuses méthodes traditionnellement utilisées pour analyser des signaux numériques, l’analyse dite scale-space est aujourd’hui un standard pour l’étude des courbes et des images. Cependant, son adaptation aux données 3D pose des problèmes d’instabilité et nécessite une information de connectivité, qui n’est pas directement définie dans les cas des nuages de points. Dans cette thèse, nous présentons une suite d’outils mathématiques pour l’analyse des objets 3D, sous le nom de Growing Least Squares (GLS). Nous proposons de représenter la géométrie décrite par un nuage de points via une primitive du second ordre ajustée par une minimisation aux moindres carrés, et cela à pour plusieurs échelles. Cette description est ensuite derivée analytiquement pour extraire de manière continue les structures les plus pertinentes à la fois en espace et en échelle. Nous montrons par plusieurs exemples et comparaisons que cette représentation et les outils associés définissent une solution efficace pour l’analyse des nuages de points à plusieurs échelles. Un défi intéressant est l’analyse d’objets 3D acquis dans le cadre de l’étude du patrimoine culturel. Dans cette thèse, nous nous étudions les données générées par l’acquisition des fragments des statues entourant par le passé le Phare d’Alexandrie, Septième Merveille du Monde. Plus précisément, nous nous intéressons au réassemblage d’objets fracturés en peu de fragments (une dizaine), mais avec de nombreuses parties manquantes ou fortement dégradées par l’action du temps. Nous proposons un formalisme pour la conception de systèmes d’assemblage virtuel semi-automatiques, permettant de combiner à la fois les connaissances des archéologues et la précision des algorithmes d’assemblage. Nous présentons deux systèmes basés sur cette conception, et nous montrons leur efficacité dans des cas concrets<br>Over the last decades, the evolution of acquisition techniques yields the generalization of detailed 3D objects, represented as huge point sets composed of millions of vertices. The complexity of the involved data often requires to analyze them for the extraction and characterization of pertinent structures, which are potentially defined at multiple scales. Amongthe wide variety of methods proposed to analyze digital signals, the scale-space analysis istoday a standard for the study of 2D curves and images. However, its adaptation to 3D dataleads to instabilities and requires connectivity information, which is not directly availablewhen dealing with point sets.In this thesis, we present a new multi-scale analysis framework that we call the GrowingLeast Squares (GLS). It consists of a robust local geometric descriptor that can be evaluatedon point sets at multiple scales using an efficient second-order fitting procedure. We proposeto analytically differentiate this descriptor to extract continuously the pertinent structuresin scale-space. We show that this representation and the associated toolbox define an effi-cient way to analyze 3D objects represented as point sets at multiple scales. To this end, we demonstrate its relevance in various application scenarios.A challenging application is the analysis of acquired 3D objects coming from the CulturalHeritage field. In this thesis, we study a real-world dataset composed of the fragments ofthe statues that were surrounding the legendary Alexandria Lighthouse. In particular, wefocus on the problem of fractured object reassembly, consisting of few fragments (up to aboutten), but with missing parts due to erosion or deterioration. We propose a semi-automaticformalism to combine both the archaeologist’s knowledge and the accuracy of geometricmatching algorithms during the reassembly process. We use it to design two systems, andwe show their efficiency in concrete cases
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Digne, Julie. "Géométrie inverse : du nuage de points brut à la surface 3D : théorie et algorithmes." Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00557589.
Full textAbstract:
De nombreux scanners laser permettent d'obtenir la surface 3D à partir d'un objet. Néanmoins, la surface reconstruite est souvent lisse, ce qui est du au débruitage interne du scanner et aux décalages entre les scans. Cette thèse utilise des scans haute précision et choisit de ne pas perdre ni altérer les échantillons initiaux au cours du traitement afin de les visualiser. C'est en effet la seule façon de découvrir les imperfections (trous, décalages de scans). De plus, comme les données haute précision capturent même le plus léger détail, tout débruitage ou sous-échantillonnage peut amener à perdre ces détails. La thèse s'attache à prouver que l'on peut trianguler le nuage de point initial en ne perdant presque aucun échantillon. Le problème de la visualisation exacte sur des données de plus de 35 millions de points et de 300 scans différents est ainsi résolu. Deux problèmes majeurs sont traités: le premier est l'orientation du nuage de point brut complet et la création d'un maillage. Le second est la correction des petits décalages entre les scans qui peuvent créer un très fort aliasing et compromettre la visualisation de la surface. Le second développement de la thèse est une décomposition des nuages de points en hautes/basses fréquences. Ainsi, des méthodes classiques pour l'analyse d'image, l'arbre des ensembles de niveau et la représentation MSER, sont étendues aux maillages, ce qui donne une méthode intrinsèque de segmentation de maillages. Une analyse mathématiques d'opérateurs différentiels discrets, proposés dans la littérature et opérant sur des nuages de points est réalisée. En considérant les développements asymptotiques de ces opérateurs sur une surface régulière, ces opérateurs peuvent être classifiés. Cette analyse amène au développement d'un opérateur discret consistant avec le mouvement par courbure moyenne (l'équation de la chaleur intrinsèque) définissant ainsi un espace-échelle numérique simple et remarquablement robuste. Cet espace-échelle permet de résoudre de manière unifiée tous les problèmes mentionnés auparavant (orientation et triangulation du nuage de points, fusion de scans, segmentation de maillages) qui sont ordinairement traités avec des techniques distinctes.
Books on the topic "Nuage de point 3D"
1
Wörz, Stefan. 3D parametric intensity models for the localization of 3D anatomical point landmarks and 3D segmentation of human vessels. Akademische Verlagsgesellschaft Aka, 2006.
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2
Uray, Peter. From 3D point clouds to surfaces and volumes: Dissertation. Oldenbourg, 1997.
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Golyanik, Vladislav. Robust Methods for Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction and Alignment of Point Clouds. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-30567-3.
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4
Registering 3D point clouds: An experimental evaluation. U.S. Dept. of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 2001.
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5
S, Cheok Geraldine, and National Institute of Standards and Technology (U.S.), eds. Registering 3D point clouds: An experimental evaluation. U.S. Dept. of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 2001.
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6
S, Cheok Geraldine, and National Institute of Standards and Technology (U.S.), eds. Registering 3D point clouds: An experimental evaluation. U.S. Dept. of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 2001.
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7
Worz, S. 3D Parametric Intensity Models for the Localization of 3D Anatomical Point Landmarks and 3D Segmentation of Human Vessels (Dissertations in Artificial ... (Dissertations in Artificial Intelligence). IOS Press, 2006.
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8
National Institute of Standards and Technology (U.S.), ed. REGISTERING 3D POINT CLOUDS: AN EXPERIMENTAL EVALUATION... NISTIR 6743... U.S. DEPARTMENT OF COMMERCE. s.n., 2001.
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9
Shah, Ryan, and Paul "LordOfNightmares" Alifragis. Master the Art of Unreal Engine 4: Creating a 3D Point and Click Adventure. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2015.
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10
Golyanik, Vladislav. Robust Methods for Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction and Alignment of Point Clouds. Springer Vieweg, 2020.
Find full textBook chapters on the topic "Nuage de point 3D"
1
Wu, Huaqiang, Yan Liao, Bin Gao, Debanjan Jana, and He Qian. "RRAM Cross-Point Arrays." In 3D Flash Memories. Springer Netherlands, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-017-7512-0_8.
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Héno, Raphaële, and Laure Chandelier. "Point Cloud Processing." In 3D Modeling of Buildings. John Wiley & Sons, Inc., 2014. http://dx.doi.org/10.1002/9781118648889.ch5.
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3
Rusu, Radu Bogdan. "3D Point Feature Representations." In Springer Tracts in Advanced Robotics. Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-35479-3_4.
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4
Kamberov, George, Gerda Kamberova, and Amit Jain. "3D Shape from Unorganized 3D Point Clouds." In Advances in Visual Computing. Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11595755_76.
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5
Weinmann, Martin. "Point Cloud Registration." In Reconstruction and Analysis of 3D Scenes. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29246-5_4.
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McInerney, Daniel, and Pieter Kempeneers. "3D Point Cloud Data Processing." In Open Source Geospatial Tools. Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-01824-9_15.
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7
Gélard, William, Ariane Herbulot, Michel Devy, et al. "Leaves Segmentation in 3D Point Cloud." In Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-70353-4_56.
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8
Weinmann, Martin. "Preliminaries of 3D Point Cloud Processing." In Reconstruction and Analysis of 3D Scenes. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-29246-5_2.
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Su, Jingyong, and Lin-Lin Tang. "Shape Estimation from 3D Point Clouds." In Intelligent Data analysis and its Applications, Volume I. Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07776-5_5.
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Buchholz, Dirk. "3D Point Cloud Based Pose Estimation." In Bin-Picking. Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26500-1_3.
Full textConference papers on the topic "Nuage de point 3D"
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Kari Pulli. "Ubiquitous 3D." In Point-Based Graphics 2005. IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/pbg.2005.194056.
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Zhao, Yongheng, Tolga Birdal, Haowen Deng, and Federico Tombari. "3D Point Capsule Networks." In 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2019.00110.
Full text
3
Cao, Chao, Marius Preda, and Titus Zaharia. "3D Point Cloud Compression." In Web3D '19: The 24th International Conference on 3D Web Technology. ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3329714.3338130.
Full text
4
Xiang, Chong, Charles R. Qi, and Bo Li. "Generating 3D Adversarial Point Clouds." In 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2019.00935.
Full text
5
Lihui Wang, Baozong Yuan, and Zhenjiang Miao. "3D point clouds parameterization alogrithm." In 2008 9th International Conference on Signal Processing (ICSP 2008). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/icosp.2008.4697396.
Full text
6
Wu, Cheng-Hao, Xiner Li, Rahul Rajesh, Wei Tsang Ooi, and Cheng-Hsin Hsu. "Dynamic 3D point cloud streaming." In MMSys '21: 12th ACM Multimedia Systems Conference. ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3458306.3458876.
Full text
7
Kamencay, Patrik, Martin Sinko, Robert Hudec, Miroslav Benco, and Roman Radil. "Improved Feature Point Algorithm for 3D Point Cloud Registration." In 2019 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2019.8769057.
Full text
8
Lin, Baowei, Fangda Zhao, Toru Tamaki, Fasheng Wang, and Le Xiao. "SIPF: Scale invariant point feature for 3D point clouds." In 2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2015.7351275.
Full text
9
Li, Jiaxin, and Gim Hee Lee. "USIP: Unsupervised Stable Interest Point Detection From 3D Point Clouds." In 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iccv.2019.00045.
Full text
10
Huang, Zitian, Yikuan Yu, Jiawen Xu, Feng Ni, and Xinyi Le. "PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion." In 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.00768.
Full textReports on the topic "Nuage de point 3D"
1
Witzgall, Christoph, and Geraldine S. Cheok. Registering 3D point clouds:. National Institute of Standards and Technology, 2001. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.6743.
Full text
2
Blundell, S., and Philip Devine. Creation, transformation, and orientation adjustment of a building façade model for feature segmentation : transforming 3D building point cloud models into 2D georeferenced feature overlays. Engineer Research and Development Center (U.S.), 2020. http://dx.doi.org/10.21079/11681/35115.
Full text
3
Dutra, Lauren M., James Nonnemaker, Nathaniel Taylor, et al. Visual Attention to Tobacco-Related Stimuli in a 3D Virtual Store. RTI Press, 2020. http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2020.rr.0036.2005.
Full textAbstract:
We used eye tracking to measure visual attention to tobacco products and pro- and anti-tobacco advertisements (pro-ads and anti-ads) during a shopping task in a three-dimensional virtual convenience store. We used eye-tracking hardware to track the percentage of fixations (number of times the eye was essentially stationary; F) and dwell time (time spent looking at an object; DT) for several categories of objects and ads for 30 adult current cigarette smokers. We used Wald F-tests to compare fixations and dwell time across categories, adjusting comparisons of ads by the number of each type of ad. Overall, unadjusted for the number of each object, participants focused significantly greater attention on snacks and drinks and tobacco products than ads (all P<0.005). Adjusting for the number of each type of ad viewed, participants devoted significantly greater visual attention to pro-ads than anti-ads or ads unrelated to tobacco (P<0.001). Visual attention for anti-ads was significantly greater when the ads were placed on the store’s external walls or hung from the ceiling than when placed on the gas pump or floor (P<0.005). In a cluttered convenience store environment, anti-ads at the point of sale have to compete with many other stimuli. Restrictions on tobacco product displays and advertisements at the point of sale could reduce the stimuli that attract smokers’ attention away from anti-ads.
4
Slattery, Kevin. Unsettled Topics on the Benefit of Additive Manufacturing for Production at the Point of Use in the Mobility Industry. SAE International, 2021. http://dx.doi.org/10.4271/epr2021006.
Full textAbstract:
An oft-cited benefit of additive manufacturing (AM), or “3D-printing,” technology is the ability to produce parts at the point of use by downloading a digital file and making the part at a local printer. This has the potential to greatly compress supply chains, lead times, inventories, and design iterations for custom parts. As a result of this, both manufacturing and logistics companies are investigating and investing in AM capacity for production at the point of use. However, it can be imagined that the feasibility and benefits are a function of size, materials, build time, manufacturing complexity, cost, and competing technologies. Because of this, there are instances where the viability of point-of-use manufacturing ranges from the perfect solution to the worst possible choice. Unsettled Topics on the Benefits of Additive Manufacturing for Production at the Point of Use in the Mobility Industry discusses the benefits, challenges, trade-offs, and other determining factors regarding this new level of AM possibilities.