Détection d'objets urbains dans des nuages de points LiDAR

Younes Zegaoui; Philippe Borianne; Marc Chaumont; Gérard Subsol; Abderrahmane Seriai; Mustapha Derras

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Détection d'objets urbains dans des nuages de points LiDAR

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Détection d'objets urbains dans des nuages de points LiDAR

Younes Zegaoui, Philippe Borianne, Marc Chaumont, Gérard Subsol, Abderrahmane Seriai et Mustapha Derras

CNIA 2022 - Conférence Nationale en Intelligence Artificielle @PFIA2022 (Saint-Etienne, France, 27/06/2022–29/06/2022)

Résumé

deep-learning

3D points cloud

3D convolution

object detection

LiDAR

apprentissage profond

nuages de points 3D

convolution 3D

détection d'objets LiDAR

Les travaux en apprentissage profond sur les données 3D sont depuis peu très étudié. Leurs applications en milieu urbain permettraient de faciliter grandement la gestion des objets urbains par les agglomérations. Nous proposons une méthode originale pour la détection des objets urbains dans des nuages de points 3D issus d'acquisitions LiDAR.

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Détails

Titre: Détection d'objets urbains dans des nuages de points LiDAR
Créateurs - sans rôle: Younes Zegaoui - Berger (Canada)
Philippe Borianne - Université de Montpellier, BotAnique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des végétations - AMAP
Marc Chaumont - InterAction
Gérard Subsol - InterAction
Abderrahmane Seriai - Berger (Canada)
Mustapha Derras - Berger (Canada)
Colloque: CNIA 2022 - Conférence Nationale en Intelligence Artificielle @PFIA2022 (Saint-Etienne, France, 27/06/2022–29/06/2022)
Identifiants: 9979828509311
Unité académique: Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier - LIRMM; BotAnique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des végétations - AMAP
Langue: French
Type de ressource: Conference proceeding
Champs locaux: lirmm-03815620