Classification des points au sol dans des nuages de points LiDAR aéroporté par apprentissage profond

机场激光雷达点的分类

基本信息

  • 批准号:
    537375-2018
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Engage Plus Grants Program
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2018-01-01 至 2019-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Xeos Imagerie Inc. est une entreprise spécialisée dans la photographie aérienne et les relevés topographiques**LiDAR. Cette technologie permet de produire des nuages de points à haute densité de la surface terrestre. Ces**points sont ensuite classés en fonction de la surface (bâtiment, sol, végétation).**Lors du projet SEP initial, nous avons mis en place une méthode de classification par apprentissage profond de**points obtenus par LiDAR aéroporté. Les points sont classés en points au sol et points hors sol. Les résultats**préliminaires que nous avons obtenus sont très prometteurs puisque proches des méthodes actuelles.**Cependant, les résultats varient suivant les types d'environnement qui doivent être traités dans des modèles**différents. Dans ce projet, nous poursuivons nos travaux actuels en cherchant à détecter également les points**aberrants et à intégrer les différentes approches dans un même modèle. Pour cela, nous souhaitons intégrer des**paramètres contextuels (voisinage des points, paramètres d'aquisition des données) pour enrichir la donnée et**améliorer l'apprentissage pour intégrer tous les types d'environnement. Un prototype d'application sera**développé en vue de son intégration dans la chaine de traitement de Xeos Imagerie.
Xeos Imagerie公司这是一家专门从事航空摄影和相关地形学的企业。该技术可以生产高密度的地面点的色调。Ces**points sont ensuite classés en fonetary de la surface(bâtiment,sol,végétation).**在项目SEP初始阶段,我们采用了一种方法进行分类,以通过LiDAR aéroporté获得 ** 点。这些点分为Au sol点和hors sol点。初步结果表明,我们迟钝的头脑并不十分接近实际的方法。然而,这些结果因不同的模式而异。在该项目中,我们将认真进行实际工作,以检测异常点,并将不同的方法整合到同一模型中。为了这个目的,我们需要整合背景参数(观察点、获取数据的参数),以丰富数据,并为整合图斯的数据类型提供便利。Un prototype d'application sera** décripé en vue de son intégration dans la chaine de traitement de Xeos Imagerie.

项目成果

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Guilbert, Eric其他文献

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