Defensa de la tesis doctoral de Younes Zegaoui : "Detección de objetos urbanos con datos multisensoriales 3D registrados continuamente a nivel del suelo"

Ilustración de tesis orales.

El martes 12 de octubre, Younes Zegaoui, candidato a doctor en la Universidad de Montpellier, defenderá su tesis titulada "Detección de objetos urbanos con datos multisensoriales 3D registrados continuamente a nivel del suelo".. La defensa de su tesis tendrá lugar en el laboratorio LIRMM de Montpellier, Francia. El jurado estará compuesto por François Goulette, profesor de la Ecole MINES ParisTech, Sébastien Lefèvre, profesor de la Universidad de Bretagne Sud, Géraldine Morin, profesora de la Universidad de Toulouse, Christophe Fiorio, profesor de la Universidad de Montpellier, Marc Chaumont, MCF HDR, Universidad de Nîmes, y Gérard Subsol, responsable de investigación del CNRS, LIRMM.

El desarrollo de dispositivos de adquisición de móviles terrestres LiDAR instalados en vehículos o drones permite digitalizar ciudades enteras en nubes de puntos tridimensionales georreferenciadas. La explotación de los datos de la nube de puntos podría permitir a los gestores de la ciudad censo y seguimiento de objetos urbanos ya sean inmóviles (farolas, paradas de autobús), móviles (papeleras) o naturales (árboles) para poder reaccionar en caso de que desaparezcan, se desplacen, se deterioren o presenten un peligro potencial.

Este enfoque requiere tratar grandes nubes de puntos con cientos de millones de puntos y miles de objetos. Es necesario automatizar el proceso de la nube de puntos para extraer y clasificar los elementos como objetos urbanos. En esta tesis, exploraremos la reciente pista de aprendizaje profundo aplicada a datos no estructurados para localizar y reconocer objetos urbanos en una nube de puntos 3D.

Hemos desarrollado una arquitectura neuronal 3D basada en una capa original que permite agrupar los puntos y extraer sus características simultáneamente. A partir de esta arquitectura, presentaremos los resultados obtenidos en la detección de objetos urbanos en los datos de nubes de puntos LiDAR de las calles de grandes ciudades.

Más ...

Ir arriba