Feedback

Faculté des Sciences
Faculté des Sciences
MASTER THESIS
VIEW 81 | DOWNLOAD 14

Segmentation et classification de nuages de points 3D recueillis par Scanner Laser Mobile (MLS) dans un environnement ferroviaire

Download
Charpentier, Mathieu ULiège
Promotor(s) : Poux, Florent ULiège
Date of defense : 7-Sep-2020 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/10902
Details
Title : Segmentation et classification de nuages de points 3D recueillis par Scanner Laser Mobile (MLS) dans un environnement ferroviaire
Translated title : [en] Segmentation and classification of 3D point clouds collected by Mobile Laser Scanner (MLS) in a railway environment
Author : Charpentier, Mathieu ULiège
Date of defense  : 7-Sep-2020
Advisor(s) : Poux, Florent ULiège
Committee's member(s) : Billen, Roland ULiège
Houbrechts, Geoffrey ULiège
Language : French
Keywords : [en] point cloud
[en] lidar
[en] mobile laser scanning
[en] segmentation
[en] classification
Discipline(s) : Physical, chemical, mathematical & earth Sciences > Earth sciences & physical geography
Target public : Researchers
Professionals of domain
Student
General public
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en sciences géographiques, orientation géomatique, à finalité spécialisée en géomètre-expert
Faculty: Master thesis of the Faculté des Sciences

Abstract

[fr] Le mobile laser scanning (MLS) est une méthode d'acquisition de nuages de points 3D qui permet une acquisition rapide et précise. Ce travail vise à développer une méthode de segmentation et de classification pour les nuages de points 3D relevés par MLS en environnement ferroviaire. La méthode se décompose en trois parties. La première est l'extraction du sol, des rails et des panneaux sur base des attributs du nuages. La seconde est le calcul de caractéristiques qui décrivent la structure du nuage. La dernière partie est la classification des éléments restants de l'infrastructure ferroviaire en utilisant le modèle de classification supervisée Random Forest. La méthode proposée obtient une exactitude globale de 99~\% avec un temps de traitement relativement rapide.

[en] Mobile laser scanning (MLS) is a 3D point cloud acquisition method that allows fast and accurate acquisition. This work aims to develop segmentation and classification method for 3D point clouds collected by MLS in a railway environment. The method consists of three parts. The first is the extraction of ground, rails and traffic signs based on cloud attributes. The second is the computation of features that describe the structure of the cloud. The last part is the classification of the remaining elements of the railway infrastructure using the Random Forest supervised classification model. The proposed method achieves an overall accuracy of 99~\% with a relatively fast processing time.


File(s)

Document(s)

File
Access memoire_Mathieu_Charpentier.pdf
Description:
Size: 7.79 MB
Format: Adobe PDF
File
Access Erratum_memoire_Mathieu_Charpentier.pdf
Description: -
Size: 205.21 kB
Format: Adobe PDF

Author

  • Charpentier, Mathieu ULiège Université de Liège > Mast. scienc. géogr. or. géom. à fin.

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Billen, Roland ULiège Université de Liège - ULiège > Département de géographie > Unité de Géomatique - Topographie et géométrologie
    ORBi View his publications on ORBi
  • Houbrechts, Geoffrey ULiège Université de Liège - ULiège > Département de géographie > Département de géographie
    ORBi View his publications on ORBi
  • Total number of views 81
  • Total number of downloads 14










All documents available on MatheO are protected by copyright and subject to the usual rules for fair use.
The University of Liège does not guarantee the scientific quality of these students' works or the accuracy of all the information they contain.