Classification 3D d objets urbains à partir des données terrestres à balayage laser

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1 Classification 3D d objets urbains à partir des données terrestres à balayage laser Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI {andres.serna morales, MINES ParisTech, CMM - Centre de Morphologie Mathématique, Mathématiques et Systèmes. Fontainebleau, France 35ème ISS France, 2 février 2012 Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 1 / 24

2 Projet Terra Mobilita Nuages de points 3D Objectifs de ce travail Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 2 / 24

3 Structure du projet Terra Mobilita Projet Terra Mobilita Nuages de points 3D Objectifs de ce travail Processus automatisés de relevé laser mobile. Traitement automatique des données. Modélisation et cartographies 3D de la voirie urbaine. Services d information 3D sur l espace public : Gestion et entretien de l espace public. Mobilité et circulations douces (piétons, vélos, rollers, etc). Production d itinéraires de déplacement. Diagnostics d accessibilité pour Personnes à Mobilité Réduite (PMR).... promenons-nous dans des villes virtuelles comme si nous y étions! Jules Verne Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 3 / 24

4 Nuages de points 3D Projet Terra Mobilita Nuages de points 3D Objectifs de ce travail Figure: Nuage de points pris dans la rue Soufflot, Paris 5ème Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 4 / 24

5 Etat de l Art Introduction Projet Terra Mobilita Nuages de points 3D Objectifs de ce travail De nombreux projets de recherche ont pour objectif d augmenter le degré d automatisation de la modélisation 3D urbaine. Hernandez et Marcotegui (2009) ont utilisé segmentation morphologique et classification supervisée pour détecter et classer 4 catégories d objets urbains à partir de données laser terrestres. Douillard et al. (2009) ont utilisé regroupement hiérarchique et classification basée sur règles pour classer 16 types d objets urbains à partir de données laser terrestres et images de couleur. Owechko et al. (2010) ont utilisé segmentation contextuelle et arbres de décision pour classer 17 types d objets urbains à partir de données laser terrestres et aériennes. Mallet et al. (2011) ont étudiée la forme d onde de données laser aériennes pour la classification automatique des zones urbaines dans 3 catégories (bâtiments, sol et végétation). Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 5 / 24

6 Objectifs de ce travail Projet Terra Mobilita Nuages de points 3D Objectifs de ce travail Objectif Global : Segmentation et interprétation des nuages de points 3D à partir des données terrestres à balayage laser. Objectifs spécifiques : Détection d objets urbains situés au niveau du sol. Extraction de caractéristiques des composantes connexes détectées. dans différentes catégories. Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 6 / 24

7 Systèmes d acquisition Systèmes d acquisition Projection sur images Lara3D du CAOR - MINES ParisTech Stereopolis de l IGN Le matériel expérimental correspond approximativement à 600 mètres de rue dans le 5ème, Paris. Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 7 / 24

8 Systèmes d acquisition Projection sur images Projection sur l image de profondeur La méthode de segmentation utilise la projection d un nuage de points sur une image de profondeur. Une image de profondeur est une image 2.5D qui contient l information 3D sur chaque pixel de l image. J. Hernández et B. Marcotegui. Segmentation et Interprétation des Nuages de Points pour la Modélisation d Environnements Urbain. Colloque Techniques laser pour l etude des environnements naturels et urbains, 2009, Mans, France. Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 8 / 24

9 Hypothèse Méthode Hypothèse : Les objets sont sur le sol et apparaissent comme des bosses sur le nuage de points. La méthode de détection est basée sur le top-hat par fermeture de trous. FTH(f ) = Fill(f ) f (1) Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 9 / 24

10 Hypothèse Méthode Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 10 / 24

11 Base de données Introduction Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification Nous avons annoté manuellement une base de données pour établir une vérité terrain de 264 objets : Catégorie Quantité Catégorie Quantité Piétons 101 Panneaux 7 Poteaux 39 Grilles 5 Mobiliers 30 Feux 4 Voitures 27 Vélos 4 Autres 17 Corbeille 3 Lampadaires 12 Murs 3 Motos 10 Poubelle 2 Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 11 / 24

12 Base de données Introduction Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 12 / 24

13 Classification SVM Introduction Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification Nous utilisons une méthode de classification supervisée : les séparateurs à vastes marges (SVM) et validation croisée. Caractéristiques géométriques : l aire et le périmètre de l objet, l aire de la boîte englobante, la moyenne, l écart type, le maximum, le minimum et le mode de la profondeur et de l accumulation. Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 13 / 24

14 Première approche de classification Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification J. Hernandez and B. Marcotegui. Point Cloud Segmentation towards Urban Ground Modeling. Urban 2009 : 5th GRSS/ISPRS, Shangai, China. Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 14 / 24

15 Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification Première approche de classification : les résultats Pourcentage de bonne classification = % Table: Matrice de confusion pour 4 catégories Détectés Vérité Terrain Voitures Lampadaires Piétons Autres Voitures 100% 0.0% 0.0% 0.0% Lampadaires 0.0% 100% 0.0% 0.0% Piétons 0.0% 0.0% 69.56% 30.44% Autres 0.0% 0.0% 20.83% 79.17% Dans la classe piétons : précision=76.19 %, rappel=69.56 % Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 15 / 24

16 Confusion entre classes Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 16 / 24

17 Deuxième approche de classification Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 17 / 24

18 Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification Deuxième approche de classification : les résultats Pourcentage de bonne classification = % Table: Matrice de confusion pour 6 catégories Détectés Vérité Terrain Voitures Lampadaires Piétons+Autres Poteaux Murs Grilles Voitures 100.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Lampadaires 0.0% 100.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Piétons+Autres 0.0% 0.0% 100.0% 0.0% 0.0% 0.0% Poteaux 0.0% 0.0% 11.1% 88.9% 0.0% 0.0% Murs 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% 0.0% Grilles 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% Dans la classe Piétons+Autres : précision=97.62 %, rappel=100.0 % Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 18 / 24

19 Base de données Classification SVM Première approche de classification Deuxième approche de classification Deuxième approche de classification : les résultats Pourcentage de bonne classification = 67.63% Table: Matrice de confusion pour 7 catégories Détectés VT Piétons Vélos+Motos Mobilier Autres Feux Panneaux Poubelles Piétons 86.36% 4.54% 9.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Vélos+Motos 0.0% 100.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Mobilier 16.7% 16.7% 66.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Autres 25.5% 0.0% 0.0% 50.0% 0.0% 0.0% 25.0% Feux 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Panneaux 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100% 0.0% Poubelles 0.0% 100% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% Dans la classe piétons : précision=86.36 %, rappel=86.36 % Les résultats précédents (avec 4 classes) : précision=76.19 %, rappel=69.56 % Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 19 / 24

20 Conclusions Introduction Conclusions Perspectives Une méthode d interprétation des nuages de points urbains au niveau du sol a été présentée. La méthode permet la classification d objets urbains dans 13 catégories, ainsi que la localisation d autres objets pas encore reconnus. La confusion entre les classes a été réduite en utilisant deux étapes de classification SVM. Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 20 / 24

21 Conclusions Introduction Conclusions Perspectives Les classes voitures, lampadaires, murs, grilles, panneaux (100%) et poteaux (88.9%) sont classées correctement. En utilisant deux étapes de classification, la précision et le rappel dans la classe piétons ont été améliorés. Il y a encore de confusion entre les classes qui ont peu d éléments. Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 21 / 24

22 Introduction Mate riel expe rimental Conclusions Perspectives Perspectives Nous pre voyons l utilisation d autres descripteurs 3D et de couleur. Des tests a plus grande e chelle sont pre vus dans le cadre du projet Terra Mobilita. Andre s SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 22 / 24

23 Conclusions Perspectives Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 23 / 24

24 Etat de l art : Comparaison Conclusions Perspectives Auteurs Données Segmentation Classification Catégories Précision Serna et ; 2012 laser Morphologique SVM % Marcotegui ; 2012 terrestre I. Profondeur Hernandez, laser Morphologique SVM, LDA % Marcotegui ; 2009 terrestre I. Profondeur Owechko terrestres, Contextuelle arbre de % et al. ; 2010 aériennes ( cueing-based ) décision Douillard laser terrestre Regroupement Classification % et al. ; 2009 et images de couleur hiérarchique à base de règles Andrés SERNA et Beatriz MARCOTEGUI Classification 3D d objets urbains 24 / 24

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