• Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; Elektronische Hochschulschrift; E-Book
  • Titel: Approche conjointe géométrique et sémantique pour la reconstruction de maquettes numériques de bâtiments ; Geometric and semantic joint approach for the reconstruction of digital models of buildings
  • Beteiligte: Langlois, Pierre-Alain [VerfasserIn]
  • Erschienen: theses.fr, 2021-12-14
  • Sprache: Englisch
  • Schlagwörter: Apprentissage ; Bim ; Reconstruction ; Machine Learning
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: L’émergence du Building Information Model (BIM) dans les domaines de l’industrie du BTP et de la gestion de la ville révolutionnent notre manière de concevoir, construire, gérer et entretenir nos bâtiments. Les modèles BIM rassemblent à la fois des informations géométriques sur le bâtiment, mais également des informations sémantiques permettant d’identifier chaque composant logique (mur, dalle, fenêtre, etc…). Cette information est généralement entrée manuellement à la conception d’un nouveau bâtiment; cependant, seul 1% du parc immobilier est renouvelé chaque année. La génération automatique de maquettes BIM à partir de capteurs tels que des appareils photos ou des Lidars (générant directement des nuages de points) constitue dans ce contexte un besoin de plus en plus important. L’objectif de cette thèse est le développement de nouvelles méthodes pour la reconstruction de maquettes BIM, qui incluent à la fois les informations géométriques et sémantiques. Un important effort de recherche existe pour rendre les méthodes existantes plus robustes aux contraintes présentes dans les différents cas d’usage pratiques. La reconstruction 3D débute généralement par l’acquisition de nuages de points par Lidars ou par photogrammétrie, c'est-à-dire la triangulation de points clés mis en correspondance entre différentes photographies d’un même lieu, avant la reconstruction de la surface sous-jacente. Dans le contexte du bâtiment, la triangulation est rendue difficile par la présence de zones sans texture dans lesquelles les algorithmes peinent à détecter des points-clés. De plus, certaines parties du bâtiment peuvent être absentes des données d’entrée en raison des occlusions ou d’erreurs imputées à l’opérateur. En ce qui concerne la sémantique au sein des nuages de points, il existe d’importantes ambiguïtés entre les différentes classes: il peut par exemple être ardu de repérer la séparation entre une porte et un mur. Dans cette thèse, nous proposons trois contributions techniques afin de traiter ces limitations. Tout ...
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