Ce travail de thèse aborde le problème de la détection de changement à partir de données géométriques tridimensionnelles. Ces données peuvent représenter n'importe quel objet ou environnement mais le travail s'est focalisé sur des environnements complexes et de grande envergure (centrales nucléaires, plateformes pétrolières, etc.). L'idée principale est d'exploiter directement les nuages de points acquis par des scanner laser, sans passer par des reconstructions intermédiaires plus "haut niveau" (maillages triangulaires, etc.) mais qui sont souvent impossibles à calculer automatiquement et proprement sur de tels environnements. Les scanners laser sont des appareils compacts et portables capables de mesurer rapidement un très grand nombre de points 3D sur la surface des objets. Les nuages de points résultants sont des données précises et très détaillées, mais aussi très volumineuses et non structurées. Il est donc nécessaire de développer des traitements particuliers et performants. Le manuscrit présente l'étude et la mise en place concrète d'un processus complet de détection de changements géométriques, se basant principalement sur des nuages de points 3D et des maillages surfaciques 3D. On propose en particulier une méthode robuste de calcul d'écarts directement entre nuages de points 3D, ainsi que deux algorithmes de segmentation géométrique de nuages associés à des valeurs d'écarts (dans le but d'isoler les zones de changement). Le premier algorithme met en œuvre une méthode de classification des points du nuage par analyse statistique locale des valeurs d'écarts. Le second se base sur la propagation d'un contour, contrainte par la norme du gradient géométrique des valeurs d'écarts. On propose aussi un codage particulier d'une structure octree, qui, sous cette forme, peut être calculée très rapidement et sur mesure, ce qui permet d'accélérer fortement les calculs. Plusieurs applications, principalement industrielles, sont finalement proposées. Une ouverture est faite vers des applications d'aide à la gestion de catastrophes naturelles ou industrielles, qui pourraient profiter de la rapidité et de la fiabilité des méthodes d'analyse et de suivi géométrique proposées.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00001745 |
| Date | 05 1900 |
| Creators | Girardeau-Montaut, Daniel |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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