Soutenance de thèse de Younes Zegaoui : "Détection d'objets urbains avec des données multi-capteurs 3D enregistrées en continu au niveau du sol".

Illustration des thèses orales.

Mardi 12 octobre, Younes Zegaoui, doctorant à l'Université de Montpellier, soutiendra sa thèse intitulée "Détection d'objets urbains avec des données multi-capteurs 3D enregistrées en continu au niveau du sol".. Sa soutenance de thèse aura lieu au laboratoire du LIRMM à Montpellier, France. Le jury sera composé de François Goulette, Professeur, Ecole MINES ParisTech, Sébastien Lefèvre, Professeur, Université Bretagne Sud, Géraldine Morin, Professeur, Université de Toulouse, Christophe Fiorio, Professeur, Université de Montpellier, Marc Chaumont, MCF HDR, Université de Nîmes, et Gérard Subsol, Chargé de recherche CNRS, LIRMM.

Le développement de dispositifs d'acquisition LiDAR terrestres mobiles installés sur des véhicules ou des drones permet de numériser des villes entières dans un nuage de points tridimensionnels géoréférencés. L'exploitation des données du nuage de points pourrait permettre aux gestionnaires de la ville de recensement et surveillance des objets urbains qu'ils soient immobiles (lampadaires, arrêt de bus), mobiles (poubelles) ou naturels (arbres) afin de pouvoir réagir en cas de disparition, de déplacement, de détérioration ou de danger potentiel.

Cette approche nécessite de traiter de grands nuages de points avec des centaines de millions de points et des milliers d'objets. L'automatisation du traitement du nuage de points est nécessaire pour extraire et classer les éléments comme des objets urbains. Dans cette thèse, nous allons explorer la piste récente de l'apprentissage profond appliqué aux données non structurées pour localiser et reconnaître des objets urbains dans un nuage de points 3D.

Nous avons développé une architecture neuronale 3D basée sur une couche originale permettant de regrouper les points et d'extraire leurs caractéristiques simultanément. A partir de cette architecture, nous présenterons les résultats obtenus sur la détection d'objets urbains dans les nuages de points LiDAR des rues de grandes villes.

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