El evento científico “Joint Urban Remote Sensing Event” (JURSE) tuvo lugar en mayo de 2019 en Vannes (Francia) y se trató de una conferencia internacional en la que hubo un comité de examinadores. El tema de este evento fue la teledetección y sus aplicaciones, como la localización de edificios en imágenes aéreas 2D, la detección de barrios marginales en zonas urbanas, etc.
Berger-Levrault tuvo el placer de presentar su trabajo sobre la clasificación 3D de objetos urbanos en dicha conferencia. Nuestra publicación científica presentó los resultados de la tesis doctoral de Younes Zegaoui, cuyo objetivo es reconocer y localizar automáticamente objetos urbanos (coches, postes, árboles, etc.) en las calles escaneados por el LiDAR.
En esta publicación, argumentamos que para que la localización de Deep-Learning sea funcional, primero debemos asegurarnos de que la tarea básica de reconocer objetos aislados sea válida. Por lo tanto, proponemos evaluar el rendimiento de una red neuronal 3D de última generación y otros experimentos con el fin de mejorar el rendimiento de dicho reconocimiento. También proporcionamos nuestros dos conjuntos de datos aquí.
Por otro lado, Berger-Levrault presentó ideas innovadoras para la vigilancia automática y el uso de objetos urbanos para las administraciones municipales. Dado que los datos LiDAR están georeferenciados, se podría utilizar los pronósticos de la red para actualizar los sistemas de información geográfica existentes. Además, podríamos usar los mismos algoritmos en un edificio para hacer el inventario y el seguimiento de su mobiliario.
Enlace al evento: http://jurse2019.org/
Enlace a la publicación científica: http://hal.cirad.fr/lirmm-02087761v1
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