CHEN, Mme Roxane (2024) Segmentation sémantique de nuages de points LiDAR pour la maintenance des infrastructures du réseau électrique PFE - Projet de fin d'études, ENSTA.
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Résumé
Le projet LATINA, initié par RTE en 2015, vise à surveiller les lignes électriques à haute tension et la végétation environnante à l'aide de données LiDAR aéroportées et l'utilisation d'un modèle de segmentation sémantique. Malgré ses promesses initiales, le projet a rencontré des défis importants depuis sa mise en production en 2021. Ainsi, compte tenu des progrès réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la quantité croissante de données disponibles, une réévaluation des méthodes à l'état de l'art parait intéressante. Ce rapport détaille les étapes de mon stage au sein du département de développement logiciel de RTE. L'objectif principal était d'exploiter le vaste ensemble de données LiDAR de RTE et d'entraîner des modèles de segmentation sémantique interne. Le travail se concentre alors sur la création d'un jeu de données d'entraînement et l'évaluation de trois modèles : RandLA-Net, Superpoint Transformer et KP-FCNN.
| Type de document: | Rapport ou mémoire (PFE - Projet de fin d'études) |
|---|---|
| Mots-clés libres: | Nuage de points 3D, segmentation sémantique de la scène, apprentissage automatique, LiDAR |
| Sujets: | Sciences et technologies de l'information et de la communication |
| Code ID : | 10448 |
| Déposé par : | Roxane Chen |
| Déposé le : | 28 oct. 2024 12:34 |
| Dernière modification: | 28 oct. 2024 12:34 |
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- Segmentation sémantique de nuages de points LiDAR pour la maintenance des infrastructures du réseau électrique (deposited 28 oct. 2024 12:34) [Actuellement Affiché]
