Détection d'objets urbains dans des nuages de points LiDAR - LIRMM - Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Détection d'objets urbains dans des nuages de points LiDAR

Younes Zegaoui
  • Function : Author
  • PersonId : 1036957
Marc Chaumont
Gérard Subsol
Abderrahmane Seriai
  • Function : Author
  • PersonId : 1093513
Mustapha Derras
  • Function : Author
  • PersonId : 972011

Abstract

Deep learning based research on 3D data has recently gained a lot of interest. Their application in urban areas would greatly facilitate the monitoring of urban objects by city managers. We propose an original method for the detection of urban objects in 3D point clouds from LiDAR acquisitions.
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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CNIA2022_Zegaoui_Borianne_Chaumont_Subsol_Seriai_DerrasObjetsUrbainsLiDAR.pdf (1.88 Mo) Télécharger le fichier
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Dates and versions

lirmm-03815620 , version 1 (14-10-2022)

Identifiers

  • HAL Id : lirmm-03815620 , version 1

Cite

Younes Zegaoui, Philippe Borianne, Marc Chaumont, Gérard Subsol, Abderrahmane Seriai, et al.. Détection d'objets urbains dans des nuages de points LiDAR. CNIA 2022 - Conférence Nationale en Intelligence Artificielle @PFIA2022, Jun 2022, Saint-Etienne, France. ⟨lirmm-03815620⟩
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