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Modélisation géométrique à différent niveau de détails d'objets fabriqués par l'homme / Geometric modeling of man-made objects at different level of detailsFang, Hao 16 January 2019 (has links)
La modélisation géométrique d'objets fabriqués par l'homme à partir de données 3D est l'un des plus grands défis de la vision par ordinateur et de l'infographie. L'objectif à long terme est de générer des modèles de type CAO de la manière la plus automatique possible. Pour atteindre cet objectif, des problèmes difficiles doivent être résolus, notamment (i) le passage à l'échelle du processus de modélisation sur des données d'entrée massives, (ii) la robustesse de la méthodologie contre des mesures d'entrées erronés, et (iii) la qualité géométrique des modèles de sortie. Les méthodes existantes fonctionnent efficacement pour reconstruire la surface des objets de forme libre. Cependant, dans le cas d'objets fabriqués par l'homme, il est difficile d'obtenir des résultats dont la qualité approche celle des représentations hautement structurées, comme les modèles CAO. Dans cette thèse, nous présentons une série de contributions dans ce domaine. Tout d'abord, nous proposons une méthode de classification basée sur l'apprentissage en profondeur pour distinguer des objets dans des environnements complexes à partir de nuages de points 3D. Deuxièmement, nous proposons un algorithme pour détecter des primitives planaires dans des données 3D à différents niveaux d'abstraction. Enfin, nous proposons un mécanisme pour assembler des primitives planaires en maillages polygonaux compacts. Ces contributions sont complémentaires et peuvent être utilisées de manière séquentielle pour reconstruire des modèles de ville à différents niveaux de détail à partir de données 3D aéroportées. Nous illustrons la robustesse, le passage à l'échelle et l'efficacité de nos méthodes sur des données laser et multi-vues stéréo sur des scènes composées d'objets fabriqués par l'homme. / Geometric modeling of man-made objects from 3D data is one of the biggest challenges in Computer Vision and Computer Graphics. The long term goal is to generate a CAD-style model in an as-automatic-as-possible way. To achieve this goal, difficult issues have to be addressed including (i) the scalability of the modeling process with respect to massive input data, (ii) the robustness of the methodology to various defect-laden input measurements, and (iii) the geometric quality of output models. Existing methods work well to recover the surface of free-form objects. However, in case of manmade objects, it is difficult to produce results that approach the quality of high-structured representations as CAD models.In this thesis, we present a series of contributions to the field. First, we propose a classification method based on deep learning to distinguish objects from raw 3D point cloud. Second, we propose an algorithm to detect planar primitives in 3D data at different level of abstraction. Finally, we propose a mechanism to assemble planar primitives into compact polygonal meshes. These contributions are complementary and can be used sequentially to reconstruct city models at various level-of-details from airborne 3D data. We illustrate the robustness, scalability and efficiency of our methods on both laser and multi-view stereo data composed of man-made objects.
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Écoulement dans le sous-sol, méthodes numériques et calcul haute performance / Underground flow, numerical methods and high performance computingBirgle, Nabil 24 March 2016 (has links)
Nous construisons une méthode numérique fiable pour simuler un écoulement dans un milieu poreux modélisé par une équation elliptique. La simulation est rendue difficile par les hétérogénéités du milieu, la taille et la géométrie complexe du domaine de calcul. Un maillage d'hexaèdres réguliers ne permet pas de représenter fidèlement les couches géologiques du domaine. Par conséquent, nous sommes amenés à travailler avec un maillage de cubes déformés. Il existe différentes méthodes de volumes finis ou d'éléments finis qui résolvent ce problème avec plus ou moins de succès. Pour la méthode que nous proposons, nous nous imposons d'avoir seulement un degré de liberté par maille pour la pression et un degré de liberté par face pour la vitesse de Darcy, pour rester au plus près des habitudes des codes industriels. Comme les méthodes d'éléments finis mixtes standards ne convergent pas, notre méthode est basée sur un élément fini mixte composite. En deux dimensions, une maille polygonale est découpée en triangles en ajoutant un point au barycentre des sommets, et une expression explicite des fonctions de base a pu être obtenue. En dimension 3, la méthode s'étend naturellement au cas d'une maille pyramidale. Dans le cas d'un hexaèdre ou d'un cube déformé quelconque, la maille est divisée en 24 tétraèdres en ajoutant un point au barycentre des sommets et en divisant les faces en 4 triangles. Les fonctions de base de l'élément sont alors construites en résolvant un problème discret. Les méthodes proposées ont été analysées théoriquement et complétées par des estimateurs a posteriori. Elles ont été expérimentées sur des exemples académiques et réalistes en utilisant le calcul parallèle. / We develop a reliable numerical method to approximate a flow in a porous media, modeled by an elliptic equation. The simulation is made difficult because of the strong heterogeneities of the medium, the size together with complex geometry of the domain. A regular hexahedral mesh does not allow to describe accurately the geological layers of the domain. Consequently, this leads us to work with a mesh made of deformed cubes. There exists several methods of type finite volumes or finite elements which solve this issue. For our method, we wish to have only one degree of freedom per element for the pressure and one degree of freedom per face for the Darcy velocity, to stay as close to the habits of industrial software. Since standard mixed finite element methods does not converge, our method is based on composite mixed finite element. In two dimensions, a polygonal mesh is split into triangles by adding a node to the vertices's barycenter, and explicit formulation of the basis functions was obtained. In dimension 3, the method extend naturally to the case of pyramidal mesh. In the case of a hexahedron or a deformed cube, the element is divided into 24 tetrahedra by adding a node to the vertices's barycenter and splitting the faces into 4 triangles. The basis functions are then built by solving a discrete problem. The proposed methods have been theoretically analyzed and completed by a posteriori estimators. They have been tested on academical and realistic examples by using parallel computation.
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