Note ABES Vectorisation automatique de voiries urbaines à partir des données LiDAR d'un système de cartographie mobile Automatic vectorization of urban roads using LiDAR data from mobile mapping system Automatisation Vectorisation Nuage de points Cartographie mobile Automation Vectorization Point clouds Mobile mapping 620 Cartographie Nuages de points Lidar Cette thèse aborde l’automatisation des procédés de cartographie urbaine allant de l’échelle de la rue à celle de la ville. Elle intervient dans un contexte de modification des procédures de levé topographique entrainé par l’essor des capteurs LiDAR embarqués. Si cette évolution technologique réduit le temps nécessaire à l'acquisition des données sur le terrain, elle augmente également le volume et le temps nécessaire au traitement des nuages de points obtenus vers d’autres livrables comme des plans topographiques. Cette thèse propose et met en œuvre une méthodologie visant à automatiser la procédure manuelle de vectorisation des nuages de points issus d’un dispositif de cartographie mobile. L’approche proposée permet d’obtenir la vectorisation automatique d’environ 70% des bordures de trottoir, marquages au sol et mâts pour une classe de précision de 5 cm. This thesis deals with the automation of urban mapping processes, from the street to the city scale. This comes at a time when topographic surveying procedures are being changed by the development of on-board LiDAR sensors. While this change in technology reduces the time needed to acquire data in the field, it also increases the volume and time needed to process the resulting point clouds into other deliverables, such as a topographic map. This thesis proposes and implements a methodology to automate the manual process of vectorizing point clouds from a mobile mapping device. The proposed approach allows to automatically vectorize around 70% of curbs, road markings and poles for a precision class of 5 cm. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 46763495 application/pdf https://publication-theses.unistra.fr/restreint/theses_doctorat/2024/BARCON_Etienne_2024_ED269.pdf Barçon Étienne 1998-01-02 FR 281194688 0308008830G 21907581 4200046 https://theses.fr/2024STRAD011 2024STRAD011 https://doi.org/10.70675/f38a2d23zdf78z4717z9457z887413551654 2024-09-16 Image et vision Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Grussenmeyer Pierre MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 035306858 Landes Tania MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 18246539X Charbonnier Pierre MADS_PRESIDENT_DU_JURY 18234388X Simonetto Elisabeth MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 061689602 Charbonnier Pierre MADS_RAPPORTEUR_1 18234388X Vallet Bruno MADS_RAPPORTEUR_2 133546144 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:620 Grussenmeyer Pierre Landes Tania Charbonnier Pierre Simonetto Elisabeth Charbonnier Pierre Vallet Bruno École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) PDF 46763495