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Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Reconstruction 3D de scènes dynamiques par segmentation au sens du mouvement

Résumé

L'objectif de ce travail est de reconstruire les parties sta-tiques et dynamiques d'une scène 3D à l'aide d'un robot mobile équipé d'un capteur 3D. Cette reconstruction né-cessite la classification des points 3D acquis au cours du temps en point fixe et point mobile indépendamment du dé-placement du robot. Notre méthode de segmentation utilise directement les données 3D et étudie les mouvements des objets dans la scène sans hypothèse préalable. Nous déve-loppons un algorithme complet reconstruisant les parties fixes de la scène à chaque acquisition à l'aide d'un RAN-SAC qui ne requiert que 3 points pour recaler les nuages de points. La méthode a été expérimentée sur de larges scènes en extérieur. Par ailleurs, nous montrons sur les séquences tests KITTI que la prise en compte des données 3D per-met d'améliorer les approches 2D en levant les ambiguïtés dues à la perte d'une dimension dans les images. Mots-Clefs Estimation de pose, reconstruction 3D, SfM, segmentation au sens du mouvement.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01338632 , version 1 (28-06-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01338632 , version 1

Citer

Cansen Jiang, Danda Pani Paudel, Yohan Fougerolle, David Fofi, Cédric Demonceaux. Reconstruction 3D de scènes dynamiques par segmentation au sens du mouvement. RFIA 2016 - Le 20èmé congrès national sur la Reconnaissance des Formes et l'Intelligence Artificielle , Jun 2016, Clermont-Ferrand, France. ⟨hal-01338632⟩
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