Développement d’un algorithme d’apprentissage profond pour la modélisation 3D des bâtiments à partir de photographies aériennes et de données lidar

Le projet proposé vise à développer un système automatisé de modélisation 3D des bâtiments par intelligence artificielle, et plus particulièrement par l’utilisation des réseaux de neurones convolutifs. Ces derniers sont reconnus pour leur performance en vision par ordinateur, notamment dans la segmentation d’objets fournis à travers des exemples d’entrainement. Le système de modélisation 3D utilisera la combinaison de photographies aériennes et de données lidar afin d’améliorer la segmentation des bâtiments. Les algorithmes développés seront intégrés dans un système opérationnel qui permettra d’automatiser la reconstruction 3D des bâtiments, et ainsi de réduire le temps et les coûts de cette opération pour la compagnie.

Intern: 
Justine Boulent
Superviseur universitaire: 
Yacine Bouroubi;Mickael Germain;Richard Fournier
Province: 
Quebec
Partenaire: 
Partner University: 
Programme: