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Inspection de bâtiments par reconstruction 3D et texturage structuré à l'aide de drones


Pierre-Luc St-Charles
École Polytechnique de Montréal

February 14, 2017 at  11:00 AM
CRIM, Salle 1056 (405, avenue Ogilvy, bureau 101, Montréal)

Présentation en français
Résumé :

L'inspection de bâtiments est une tâche généralement effectuée dans le cadre d'entretien planifié, ou suite à un incident. Pour les assureurs résidentiels, une évaluation rapide des dommages causés lors d'un incident est un avantage important pour faire face à la compétition. De plus, pour les activités de souscription de bâtiments commerciaux, il est important de fournir une vue détaillée de la structure et de son environnement afin de mieux pouvoir identifier les risques d'incidents. L'utilisation de drones permet donc d'améliorer la précision et l'efficacité des tâches d'inspection de bâtiment, et ce, tout en évitant de mettre une vie en danger lorsqu'une partie de la structure visée est difficile d'accès (e.g. toit en pente, façade de gratte-ciel).

Dans le cadre de nos travaux, nous avons proposé un pipeline de traitement de données qui encadre les tâches de collecte d'images et d'annotation de contenu pour simplifier le travail des inspecteurs de bâtiments. Ce pipeline vise à filtrer et structurer l'information captée par un drone afin d'éliminer les redondances et de simplifier la visualisation des surfaces d'un bâtiment. De plus, celui-ci permet de mettre en correspondance les annotations créées par les inspecteurs à partir de n'importe quel point de vue dans notre application, permettant ainsi une meilleure persistance des données et simplifiant la collaboration entre experts.

Pour y arriver, nous utilisons d'abord les capteurs du drone (caméra et GPS) afin de créer un nuage de points, à partir duquel les surfaces d'intérêt peuvent être détectées, extraites et mesurées. Ces surfaces sont ensuite retexturées en haute définition à l'aide d'un algorithme de découpage et de couture d'images. Cet algorithme considère la couverture de la surface par chaque image captée en plus de l'angle de la caméra, afin d'optimiser la régularité et la précision de la texture produite. Enfin, les surfaces d'intérêt sont présentées en sous-segments de façon méthodique à un inspecteur, où il peut y ajouter ses annotations qui seront automatiquement géoréférencées dans le nuage de points du bâtiment.

Biographie :

Pierre-Luc s'est joint à l'équipe Vision et imagerie du CRIM en 2011 pour un stage d'été, et il y travaille à temps partiel depuis. Il est actuellement inscrit à temps plein au doctorat à Polytechnique Montréal dans le Laboratoire d'Interprétation et de Traitement d'Images et Vidéo (LITIV). Ses intérêts de recherche portent principalement sur les applications de vidéosurveillance et, plus spécifiquement, sur la segmentation vidéo et le recalage de données multispectrales.

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