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Segmentation and classification of road scenes by analysis of LIDAR data, color and multi-spectral images

Segmentation and classification of road scenes by analysis of LIDAR data, color and multi-spectral images

Proposition de thèse

SpécialitéInformatique temps réel, robotique et automatique - Paris
Ecole doctoraleSMI - Sciences des Métiers de l'Ingénieur
Directeur de thèseMARCOTEGUI Beatriz
Co-directeur de thèseGOULETTE François
Unité de rechercheMathématiques et Systèmes
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Mots-cléslidar, classification, mobile mapping, materials, multi-spectral
RésuméThe objective of this thesis is to integrate multi-spectral data in order to improve the robustness of the semantization methods. Indeed, this information will allow a better discrimination of certain materials and thus help to remove ambiguities, for example between the vegetation class and other similar structures such as bus shelters, façades or road signs. It will thus be possible not only to identify the different materials, but also to determine their concentrations, adding a quantitative dimension to the description of the scene. It will also be possible to provide additional information needed for simulation purposes. For example, most analysis methods only distinguish the ground from the rest of the scene, whereas realistic rendering requires a different material to be assigned to the ground marking. MINES ParisTech has been studying hyper-spectral data for about ten years and has the required expertise to address this topic [VELASCO13]. The proposed thesis aims to push the scientific limits of these problems and to develop concrete applications.
This work will be part of the FUI REPLICA project which objective is to automatically produce 3D databases and a photo-realistic simulation capability of environments for autonomous vehicle validation.
ContexteMines ParisTech has developed a technique for 3D mobile mapping, integrated in a platform called L3D2 [GOULETTE06]. L3D2 is a vehicle equipped with a precise geographical location system (GPS, IMU), a laser scanner attached to the rear of the vehicle, and cameras. This device makes it possible to collect 3D point clouds from urban and road environments, describing with precision the elements present along the traveled paths (roads, roundabouts, facades, trees, cars, etc.). 3D models of the scanned scenes are obtained after processing the acquired point clouds.
EncadrementEncadrement classique
Profil candidat• Master 2 in image processing or machine learning.
• Good relationship, rigor and autonomy
• Writing and oral presentation skills
• Fluent spoken and written English.
Références• [GOULETTE06] François Goulette, Fawzi Nashashibi, Samer Ammoun, Claude Laurgeau, An integrated on-board laser range sensing system for On-the-Way City and Road Modelling, ISPRS International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2006
• [SERNA14] Andres Serna, Beatriz Marcotegui, Detection, segmentation and classification of 3D urban objects using morphological and learning techniques, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014
• [VALLET15] Bruno Vallet, Mathieu Brédif, Andres Serna, Beatriz Marcotegui, Nicolas Paparoditis, TerraMobilita/iQmulus Urban Point Cloud Analysis Benchmark. Computers & Graphics, Volume 49, Pages 126-133, June 2015
• [VELASCO13] Santiago Velasco-Forero, Jesus Angulo, Classification of hyperspectral images by tensor modeling and additive morphological decomposition, Pattern Recognition, Volume 46, Issue 2, February 2013
Type financementFinancement sur programme européen ou multilatéral

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