Revue des descripteurs tridimensionnels (3D) pour la catégorisation des nuages de points acquis avec un système LiDAR de télémétrie mobile

Abstract

La comprehension de nuage de points LiDAR consiste a reconnaitre les objets qui sont presents dans la scene et a associer des interpretations aux nuages d’objets qui le composent. Les donnees LiDAR acquises en milieu urbain dans des environnements a grande echelle avec des systemes terrestres de telemetrie mobile presentent plusieurs difficultes propres a ce contexte : chevauchement entre les nuages de points, occlusions entre les objets qui ne sont vus que partiellement, variations de la densite des points. Compte tenu de ces difficultes, beaucoup de descripteurs tridimensionnels (3D) proposes dans la litterature pour la classification et la reconnaissance d’objets voient leurs performances se degrader dans ce contexte applicatif, car ils ont souvent ete introduits et evalues avec des jeux de donnees portant sur de petits objets. De plus, il y a un manque de comparaison approfondie entre les descripteurs 3D mis en œuvre dans des environnements a grande echelle ce qui a pour consequence un manque de conna...