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Étude et Conception d’Algorithmes de Reconstruction 3D sur Tablettes : Génération Automatique de Modèles 3D Éditables de Bâtiments Existants

Thèse d'Adrien ARNAUD, équipe AMI,  soutenue lundi 3 décembre 2018 à 14:00 au LIMSI

Jury

Samir Otmane, professeur, Université Evry Val-d’Essonne (– IBISC)            Président
Vincent Frémont, professeur, Université de Nantes (– LS2N - CNRS)            Rapporteur
Guillaume Moreau, professeur, Université de Nantes (– AAU - CNRS)            Rapporteur
Sylvie Treuillet, maître de conférences, Université d’Orléans (– PRISME)        Examinateur
Mehdi Ammi, maître de conférences, Université Paris-Sud (– LIMSI-CNRS)        Directeur de thèse
Michèle Gouiffès, maître de conférences, Université Paris-Sud (– LIMSI-CNRS)    Co-Directeur de thèse

Résumé

L'objectif de ces travaux de thèse consiste à mettre en place des solutions algorithmiques permettant de reconstruire un modèle 3D éditable d'un environnement intérieur à l'aide d'une tablette équipée d'un capteur de profondeur.
 Ces travaux s'inscrivent dans le contexte de la rénovation d'intérieur. Les normes Européennes poussent à la rénovation énergétique et à la modélisation 3D des bâtiments existants. Des outils professionnels utilisant des capteurs de type LIDAR permettent de reconstruire des nuages de points de très grande qualité, mais sont coûteux et longs à mettre en œuvre. De plus, il est très difficile d'identifier automatiquement les constituants d'un bâtiment pour en exporter un modèle 3D éditable complet.
Dans le cadre de la rénovation d’intérieur, il n'est pas nécessaire de disposer des informations sur l'ensemble du bâtiment, seules les principales dimensions et surfaces sont nécessaires. Nous pouvons alors envisager d'automatiser complètement le processus de modélisation 3D.
La mise sur le marché de capteurs de profondeur intégrables sur tablettes, et l'augmentation des capacités de calcul de ces dernières nous permet d'envisager l'adaptation d'algorithmes de reconstruction 3D classiques à ces supports.
 Au cours de ces travaux, nous avons envisagé deux approches de reconstruction 3D différentes. La première approche s'appuie sur des méthodes de l'état de l'art. Elle consiste à générer un maillage 3D d'un environnement intérieur en temps réel sur tablette, puis d'utiliser ce maillage 3D pour identifier la structure globale du bâtiment (murs, portes et fenêtres).  La deuxième approche envisagée consiste à générer un modèle 3D éditable en temps réel, sans passer par un maillage intermédiaire. De cette manière beaucoup plus d'informations sont disponibles pour pouvoir détecter les éléments structuraux. Nous avons en effet à chaque instant donné un nuage de points complet ainsi que l'image couleur correspondante. Nous avons dans un premier temps mis en place deux algorithmes de segmentation planaire en temps réel. Puis, nous avons mis en place un algorithme d'analyse de ces plans permettant d'identifier deux plans identiques sur plusieurs prises de vue différentes. Nous sommes alors capables d'identifier les différents murs contenus dans l'environnement capturé, et nous pouvons mettre à jour leurs informations géométriques en temps réel.

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