Stages Terra 3D. Analyse et traitement automatiques de relevés laser / image mobiles - Plusieurs stages proposés

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1 Stages Terra 3D Analyse et traitement automatiques de relevés laser / image mobiles - Plusieurs stages proposés Mots clés : LiDAR, caméra, système mobile de cartographie, modélisation 3D, sémantisation, traitement automatique, recalage Keywords: LiDAR, camera, mobile mapping, 3D modelling, semantics-enable, automatic processing, referencing Contexte : Terra 3D et Mines ParisTech Terra 3D est une spin-off des travaux de recherche de MINES ParisTech sur les Systèmes Mobiles de Cartographie et les traitements de nuages de points 3D, pour des marchés liés à la gestion de réseaux de mobilité, dans les domaines urbain, routier, ferroviaire, et au développement de la voiture autonome. La start-up valorise des résultats de la recherche des laboratoires CAOR (Centre de Robotique) et CMM (Centre de Morphologie Mathématique) de MINES ParisTech, issus de plusieurs projets de recherche dont le dernier en date était Terra Mobilita. L entreprise a été créée en octobre 2015 et a déjà remporté plusieurs contrats (Ville de Paris, SNCF Réseau, Conseil Départemental 04, etc.). Trois salariés, dont un doctorant CIFRE, ont déjà rejoint l entreprise, qui est également accompagnée par un Conseil Scientifique. Elle est actuellement hébergée dans les locaux de MINES ParisTech à Paris. Pour accompagner son développement et sa croissance, portés par une forte activité de R&D industrielle en lien avec ses clients-pilotes et avec le monde académique, Terra 3D propose plusieurs stages pour l année Relevés laser mobiles et cartographie 3D dynamique Mines ParisTech a mis au point une technique de numérisation 3D d environnements urbains et routiers, utilisant une plateforme de développement 1/5

2 appelée L3D2 [Goulette et al, 2006]. Il s agit d un véhicule équipé d un système de localisation géographique précis (GPS, Centrale Inertielle), d un scanner laser fixé à l arrière du véhicule, et de caméras. Ce dispositif permet de recueillir des nuages de points 3D, appelés relevés laser mobiles, décrivant avec une bonne précision les éléments présents le long des trajets effectués (routes, ronds-points, façades, arbres, voitures ), et après traitement [Serna et Marcotegui, 2014] d avoir des modèles 3D des scènes numérisées. Figure 1 : Relevé laser mobile sémantisé d une scène urbaine De nombreuses applications sont possibles, utilisant les relevés laser mobiles, basés sur l extraction d informations pertinentes. Ces informations peuvent être de l ordre de la compréhension de la scène (sémantisation - Figure 1, modélisation par exemple), ou de l ordre de l analyse du changement entre des relevés effectués à des heures ou des dates différentes, ce que l on peut appeler une «Cartographie 3D dynamique». Ces deux problématiques restent à la fois largement ouvertes dans le domaine de la recherche, et à la base des produits et services intéressant des utilisateurs potentiels. Les sujets de stages proposés visent à repousser les limites scientifiques de ces problématiques et à en découler des applications concrètes. Sujet de stage No. 1 : Recalage automatique de nuage de points sur orthophoto Il s agit de concevoir et développer un outil de segmentation de marquage au sol dans le nuage de points et dans l'orthophoto pour faire du recalage non rigide du nuage sur l'orthophoto (Figure 2), par matching de points d'intérêts entre les deux images segmentées par exemple. On pourra aussi tester d'autres méthodes comme la mise en correspondance dense image RGB contre image d'intensité (obtenue par projection du nuage de point). Il serait aussi possible d étudier la calibration de l'intensité de retour du scanner pour aider à l extraction robuste. 2/5

3 Figure 2 : (En haut à gauche) Vue du dessus d un nuage de points acquis par le véhicule L3D2 Rue de Médicis dans le 6 ème arrondissement de Paris. (En haut à droite) Orthophoto du même lieu. (En bas) Orthophoto et nuage de points alignés. Sujet de stage No. 2 : Détection et suivi de végétation dans des nuages de points Les gestionnaires d infrastructures de transport sont confrontés à une question apparemment annexe mais très coûteuse, celle du suivi de la végétation environnante. Cette question est cruciale car elle peut engendrer, si elle est mal gérée, des perturbations voire des accidents - par exemple, dans un contexte de réseau ferroviaire (Figure 3). Il s agit de développer des outils de détection et suivi de la végétation au cours du temps, basés sur les relevés laser mobiles. Le stage pourrait commencer par une analyse de texture dans l image d élévation. Figure 3 : Accident survenu sur la ligne TER Cerbères-Avignon le 17 Août 2016 suite à la chute d un arbre sur la voie. 3/5

4 Sujet de stage No. 3 : Identification de panneaux de signalisation dans des images 3D Il s agit dans un premier temps d extraire et d identifier des panneaux de signalisation dans des nuages de points 3D existants. Ensuite, d équiper le véhicule prototype de caméra LadyBug pour ajouter la capture d image, et exploiter cette information pour une classification plus précise (Figure 4). Figure 4 : (En haut) Panneaux de signalisation identifiés dans une image prise par une caméra 360 (similaire à la LadyBug). (En bas) Mêmes panneaux identifiés dans un nuage de points acquis avec le véhicule L3D2. Sujet de stage No. 4 : Navigation et mesure interactives dans des bases de données d images 3D de scènes routières Les relevés laser mobiles produisent de très grandes quantités de données sur des centaines voire des milliers de kilomètres. Des outils de navigation et de mesure interactifs sont nécessaires pour exploiter les informations pertinentes aux gestionnaires de routes. Il s agit de concevoir des outils algorithmiques et logiciels intelligents, en lien avec les informations métiers des clients-pilotes gestionnaires de routes (villes, départements). Références [Goulette et al, 2006] F. Goulette, F. Nashashibi, I. Abuhadrous, S. Ammoun, C. Laurgeau, An Integrated On-Board Laser Range Sensing System for On-The-Way City and Road Modelling, Proceedings ISPRS Commission I (Sensors), The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2006 [Serna et Marcotegui, 2014] A. Serna et B. Marcotegui, Detection, segmentation and classification of 3D urban objects using mathematical morphology and supervised learning, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 93, Pages , 2014 Profil du candidat Profil général Stage de Niveau Master 2 / école d ingénieurs Bon relationnel, rigueur et autonomie Qualités de rédaction et de présentation à l oral Anglais parlé et écrit. 4/5

5 (Pour étrangers) Français parlé et écrit. Compétences demandées / appréciées Connaissances scientifiques et technologiques utilisées : Traitement de données 3D Traitement d images Les développements informatiques se feront sur PC sous Windows ou Linux en C++/Python Informations pratiques Modalités Durée : 4 à 6 mois. Les stages se feront dans les locaux de Terra 3D (actuellement hébergée sur le site parisien de MINES ParisTech), en lien avec les équipes du CAOR et du CMM, à Paris ou à Fontainebleau. Entreprise d accueil : Terra 3D, c/o MINES ParisTech, 60 boulevard Saint Michel, Paris Cedex 06 Renseignements : Yann Le Gall, Ingénieur R&D Terra 3D Tél. : , 5/5

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