FR2992414A1 - METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM - Google Patents

METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM Download PDF

Info

Publication number
FR2992414A1
FR2992414A1 FR1260199A FR1260199A FR2992414A1 FR 2992414 A1 FR2992414 A1 FR 2992414A1 FR 1260199 A FR1260199 A FR 1260199A FR 1260199 A FR1260199 A FR 1260199A FR 2992414 A1 FR2992414 A1 FR 2992414A1
Authority
FR
France
Prior art keywords
images
targets
network
markup
establishing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
FR1260199A
Other languages
French (fr)
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
FIT ESIC F I T SA
Original Assignee
FIT ESIC F I T SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by FIT ESIC F I T SA filed Critical FIT ESIC F I T SA
Priority to FR1260199A priority Critical patent/FR2992414A1/en
Priority to FR1260992A priority patent/FR2992415A1/en
Priority to FR1355842A priority patent/FR2997492B1/en
Publication of FR2992414A1 publication Critical patent/FR2992414A1/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/04Interpretation of pictures
    • G01C11/06Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C15/00Surveying instruments or accessories not provided for in groups G01C1/00 - G01C13/00
    • G01C15/02Means for marking measuring points
    • G01C15/06Surveyors' staffs; Movable markers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Il est proposé un procédé d'établissement d'un plan de récolement d'un réseau, le réseau comprenant une pluralité de cibles de balisage disposées au voisinage d'un élément apparent dudit réseau, le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention d'une pluralité d'images représentatives, sous différents angles de prise de vue, d'une scène d'inspection comprenant ledit élément ; - traitement par photogrammétrie de ladite pluralité d'images obtenues, consistant à : détecter et localiser des cibles de balisage dans les images, orienter les images et déterminer dans l'espace des localisations et des orientations de l'appareil de prise de vues ayant servi à la capture des images, modéliser l'élément de réseau, et déterminé, par géo-référencement, un positionnement absolu de l'élément de réseau dans un référentiel topographique.There is provided a method of establishing a network evaluation plan, the network comprising a plurality of markup targets disposed in the vicinity of an apparent element of said network, the method comprising the following steps: - obtaining a plurality of representative images, from different angles of view, of an inspection scene comprising said element; photogrammetric processing of said plurality of images obtained, consisting in: detecting and locating markup targets in the images, orienting the images and determining in the space of locations and orientations of the camera having served capturing images, modeling the network element, and determining, by geo-referencing, an absolute positioning of the network element in a topographic repository.

Description

Procédé d'établissement d'un plan de récolement géolocalisé, produit programme d'ordinateur et moyen de stockage correspondants 1. DOMAINE DE L'INVENTION Le domaine de l'invention est celui du génie civil.FIELD OF THE INVENTION FIELD OF THE INVENTION The field of the invention is that of civil engineering.

Plus précisément, l'invention concerne une technique d'établissement d'un plan de récolement géolocalisé. On entend par récolement, une opération visant établir une représentation géographique de la configuration d'un réseau, tel qu'un réseau de conduite d'eau, de gaz, d'électricité, ou de données par exemple.More specifically, the invention relates to a technique for establishing a geolocated inventory plan. A test is an operation to establish a geographical representation of the configuration of a network, such as a network of water, gas, electricity, or data for example.

L'invention s'applique tout particulièrement, mais non exclusivement, aux réseaux en fouilles ouvertes. 2. ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE Traditionnellement, les opérations de récolement nécessitent une présence simultanée, sur le lieu des fouilles, de terrassiers et de géomètres (ou une action différée des géomètres sans fermeture de la tranchée), ce qui rend ces opérations complexes à organiser, puisqu'elles impliquent au moins deux corps de métier. En outre, la nécessaire présence des géomètres sur le lieu des fouilles pendant le temps qui leur est nécessaire pour réaliser leurs relevés, rend l'exécution de cette opération relativement coûteuse, compte-tenu du haut degré de qualification d'au moins une partie des intervenants. De plus, les fouilles doivent rester ouvertes tant que les géomètres n'ont pas terminé leurs relevés, ce qui peut causer une gène durable et donc importante pour des riverains et des usagers de la voirie dans laquelle les fouilles ont été pratiquées. Ce mode opératoire peut donc s'avérer particulièrement long, contraignant et relativement coûteux. Par conséquent, il apparaît particulièrement intéressant de pouvoir proposer une technique qui permette de simplifier et de rendre moins coûteuses les opérations de récolement en fouilles ouvertes. 3. OBJECTIFS DE L'INVENTION L'invention, dans au moins un mode de réalisation, a notamment pour objectif de pallier ces différents inconvénients de l'état de la technique.The invention applies particularly, but not exclusively, to networks in open excavations. 2. TECHNOLOGICAL BACKGROUND Traditionally, reworking operations require the simultaneous presence, at the excavation site, diggers and surveyors (or a deferred action of surveyors without closing the trench), which makes these operations complex to organize. since they involve at least two trades. In addition, the necessary presence of surveyors at the excavation site during the time required for their surveys makes the execution of this operation relatively costly, given the high degree of qualification of at least some of the surveyors. stakeholders. In addition, the excavations must remain open until the surveyors have completed their surveys, which can cause a durable gene and therefore important for residents and users of the road in which the excavations were conducted. This procedure can therefore be particularly long, binding and relatively expensive. Consequently, it appears particularly interesting to be able to propose a technique that makes it possible to simplify and make less costly the operations of evaluation in open excavations. OBJECTIVES OF THE INVENTION The invention, in at least one embodiment, has the particular objective of overcoming these various disadvantages of the state of the art.

Plus précisément, dans au moins un mode de réalisation de l'invention, un objectif est de fournir une technique qui permette de simplifier et de réduire le temps nécessaire aux opérations de récolement, et notamment d'accélérer la fermeture des fouilles ouvertes.More specifically, in at least one embodiment of the invention, an objective is to provide a technique that simplifies and reduces the time required for the proofing operations, and in particular to speed up the closing of open excavations.

Au moins un mode de réalisation de l'invention a également pour objectif de fournir une technique qui ne nécessite pas l'intervention d'un géomètre sur le lieu des fouilles lors de sa mise en oeuvre. 4. EXPOSÉ DE L'INVENTION Dans un mode de réalisation particulier de l'invention, il est proposé un procédé d'établissement d'un plan de récolement d'un réseau, le réseau comprenant une pluralité de cibles de balisage disposées au voisinage d'un élément apparent dudit réseau, le procédé comprenant les étapes suivantes : obtention d'une pluralité d'images représentatives, sous différents angles de prise de vue, d'une scène d'inspection comprenant ledit élément ; traitement par photogrammétrie de ladite pluralité d'images obtenues, consistant a: identifier des cibles de balisage dans chacune des images obtenues ; orienter, dans l'espace, par triangulation, au moins deux desdites images obtenue en fonction desdites cibles de balisage identifiées ; déterminer, dans l'espace, des localisations et des orientations de prises de vues ayant servi à l'obtention des images, en fonction desdites aux moins deux images orientées ; fournir une modélisation tridimensionnelle dudit élément de réseau ; déterminer, par géo-référencement, un positionnement absolu dudit élément de réseau dans un référentiel topographique ; établir un plan de récolement du réseau comprenant ledit élément de réseau modélisé et géo-référencé. Le principe général repose sur une reconstruction virtuelle, par photogrammétrie, d'une scène d'inspection d'un réseau comprenant au moins un élément apparent, en vue de réaliser un plan de récolement du réseau en trois dimensions dans un référentiel topographique donné (tel que par exemple le système de référence national). Grâce à l'invention, l'établissement du plan de récolement géolocalisé est entièrement automatique et peut se faire de façon asynchrone, c'est-à-dire éventuellement à distance de la scène d'inspection, et donc éventuellement après que celle-ci ait été rendue inaccessible après comblement des fouilles.At least one embodiment of the invention also aims to provide a technique that does not require the intervention of a surveyor at the excavation site during its implementation. SUMMARY OF THE INVENTION In a particular embodiment of the invention, there is provided a method for establishing a network evaluation plan, the network comprising a plurality of markup targets arranged in the vicinity of the network. an apparent element of said network, the method comprising the steps of: obtaining a plurality of representative images, from different viewing angles, of an inspection scene comprising said element; photogrammetric processing of said plurality of obtained images, comprising: identifying markup targets in each of the resulting images; orienting, in space, by triangulation, at least two of said images obtained according to said identified markup targets; determining, in space, locations and shooting orientations used to obtain the images, according to said at least two oriented images; provide a three-dimensional modeling of said network element; determining, by geo-referencing, an absolute positioning of said network element in a topographic reference system; establishing a network evaluation plan comprising said modeled and georeferenced network element. The general principle is based on a virtual reconstruction, by photogrammetry, of an inspection scene of a network comprising at least one apparent element, with a view to producing a three-dimensional network evaluation plan in a given topographic reference frame (such as for example, the national reference system). Thanks to the invention, the establishment of the location plan is fully automatic and can be done asynchronously, that is to say possibly away from the inspection scene, and therefore possibly after it was rendered inaccessible after filling the excavations.

Selon une caractéristique avantageuse, l'étape d'identification comprend les étapes suivantes : - détection et localisation, dans chacune des images de ladite pluralité d'images, des cibles de balisage, à partir d'informations graphiques supportées par les cibles ; - identification, dans chacune des images de ladite pluralité d'images, des cibles de balisage, à partir d'informations alphanumériques supportées par les cibles. Ceci permet d'obtenir, pour chaque cible identifiée, les coordonnées bidimensionnelles de chacun des sommets de ladite cible. De manière avantageuse, l'étape orientation comprend une étape de détermination, pour chaque cible identifiée, de la position dans l'espace de ladite cible identifiée comme étant commune auxdites au moins deux images. Ceci permet d'obtenir, pour chaque cible identifiée, les coordonnées tridimensionnelles de chacun des sommets de ladite cible. Dans un autre mode de réalisation de l'invention, il est proposé un produit programme d'ordinateur qui comprend des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé précité (dans l'un quelconque de ses différents modes de réalisation), lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Dans un autre mode de réalisation de l'invention, il est proposé un médium de stockage lisible par ordinateur et non transitoire, stockant un programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions exécutables par un ordinateur pour mettre en oeuvre le procédé précité (dans l'un quelconque de ses différents modes de réalisation). 5. LISTE DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée à titre d'exemple indicatif et non limitatif, et des dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 présente un organigramme d'un mode de réalisation particulier du procédé selon l'invention ; - la figure 2 présente un schéma simplifié de la structure d'un dispositif mettant en oeuvre le procédé d'établissement de plan de récolement selon l'invention dans le mode de réalisation particulier présenté en figure 1; - la figure 3 présente un exemple d'une scène d'inspection dont on veut obtenir un plan de récolement à l'aide du procédé conforme à l'invention ; - la figure 4 représente une représentation virtuelle du résultat de l'exécution d'une étape d'orientation d'images selon un mode de réalisation particulier de l'invention ; - la figure 5 représente la scène d'inspection superposée à une représentation virtuelle établie par mise en oeuvre du procédé conforme à l'invention, après que la position des éléments de réseau ait été déterminée ; - la figure 6 illustre la représentation virtuelle avec un référentiel 3D propre à la scène d'inspection obtenu après modélisation ; - la figure 7 illustre un plan de récolement tridimensionnel obtenu après qu'un élément de réseau ait été modélisé et géo-référencé dans un référentiel topographique (3D); - la figure 8 représente la scène d'inspection superposée avec le plan de récolement obtenu en figure 7. 6. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Sur toutes les figures du présent document, les éléments et étapes identiques sont désignés par une même référence numérique. Le principe général repose sur une reconstruction virtuelle, par photogrammétrie, d'une scène d'inspection d'un réseau comprenant au moins un élément apparent, en vue de réaliser un plan de récolement du réseau en trois dimensions dans un référentiel topographique donné (tel que par exemple le système de référence national). Grâce à l'invention, l'établissement du plan de récolement géolocalisé est entièrement automatique et peut se faire de façon asynchrone, c'est-à-dire éventuellement à distance de la scène d'inspection, et donc éventuellement après que celle-ci ait été rendue inaccessible après comblement des fouilles.According to an advantageous characteristic, the identification step comprises the following steps: detecting and locating, in each of the images of said plurality of images, markup targets, based on graphic information supported by the targets; identifying, in each of the images of said plurality of images, markup targets, based on alphanumeric information supported by the targets. This makes it possible to obtain, for each identified target, the two-dimensional coordinates of each of the vertices of said target. Advantageously, the orientation step comprises a step of determining, for each identified target, the position in the space of said target identified as being common to said at least two images. This makes it possible to obtain, for each identified target, the three-dimensional coordinates of each of the vertices of said target. In another embodiment of the invention there is provided a computer program product which comprises program code instructions for implementing the aforesaid method (in any one of its various embodiments), when said program is run on a computer. In another embodiment of the invention, there is provided a computer-readable and non-transitory storage medium, storing a computer program comprising a set of instructions executable by a computer for implementing the aforementioned method (in any of its different embodiments). 5. LIST OF FIGURES Other features and advantages of the invention will become apparent on reading the following description, given by way of indicative and nonlimiting example, and the appended drawings, in which: FIG. 1 shows a flowchart a particular embodiment of the method according to the invention; FIG. 2 shows a simplified diagram of the structure of a device implementing the method of establishing a proofing plan according to the invention in the particular embodiment presented in FIG. 1; FIG. 3 shows an example of an inspection scene whose production plan is to be obtained by means of the method according to the invention; FIG. 4 represents a virtual representation of the result of the execution of an image orientation step according to a particular embodiment of the invention; FIG. 5 represents the inspection scene superimposed on a virtual representation established by implementing the method according to the invention, after the position of the network elements has been determined; FIG. 6 illustrates the virtual representation with a 3D reference specific to the inspection scene obtained after modeling; FIG. 7 illustrates a three-dimensional proofing plan obtained after a network element has been modeled and georeferenced in a topographic reference system (3D); FIG. 8 represents the superimposed inspection scene with the recovery plan obtained in FIG. 7. DETAILED DESCRIPTION In all the figures of the present document, the elements and identical steps are designated by the same numerical reference. The general principle is based on a virtual reconstruction, by photogrammetry, of an inspection scene of a network comprising at least one apparent element, with a view to producing a three-dimensional network evaluation plan in a given topographic reference frame (such as for example, the national reference system). Thanks to the invention, the establishment of the location plan is fully automatic and can be done asynchronously, that is to say possibly away from the inspection scene, and therefore possibly after it was rendered inaccessible after filling the excavations.

La figure 1 présente un organigramme d'un mode de réalisation particulier du procédé selon l'invention.FIG. 1 presents a flowchart of a particular embodiment of the method according to the invention.

Le procédé de l'invention vise à établir, de façon entièrement automatique, un plan de récolement d'un réseau géolocalisé. Il peut être décomposé en deux phases principales : une première de localisation des images, et une deuxième phase d'exploitation dimensionnelle des images.The method of the invention aims to establish, in a fully automatic manner, a plan for collecting a geolocated network. It can be broken down into two main phases: a first location of images, and a second phase of dimensional exploitation of images.

La première phase de localisation, référencée 110 (étapes 10 à 60), vise déterminer les six degrés de liberté (c'est-à-dire la localisation et l'orientation dans l'espace) de l'appareil de prise de vue ayant servi à la capture des images de la scène d'inspection comprenant un réseau enterré. Un exemple d'une scène d'inspection 300 d'un réseau en fouilles ouvertes dont on souhaite obtenir un plan de récolement à l'aide du procédé conforme à l'invention est illustré en figure 3. La deuxième phase d'exploitation dimensionnelle, référencée 120 (étapes 70 et 80), vise à déterminer le positionnement absolu d'un ou plusieurs éléments apparents appartenant à un réseau enterré (tel que des canalisations, fourreaux ou une par exemple), positionnement dont les coordonnées sont exprimées dans un référentiel topographique au moyen d'une étape de géo-référencement. On détaille ci-après les principales étapes de l'algorithme d'établissement de plan de récolement décrit en figure 1. On procède tout d'abord, dans une étape 10, à l'obtention d'un ensemble de n images représentatives, sous différents angles de prise de vues, d'une scène d'inspection 300. Toutes les images ont été capturées préalablement par un opérateur selon des prises de vues convergentes de la scène d'inspection 300 au moyen d'un appareil de prise de vues numérique classique. La configuration de la scène d'inspection 300 étant mémorisée, il est alors possible de combler les fouilles et de recouvrir l'élément de réseau NTE que l'on souhaite modéliser sur un plan de récolement géolocalisé, sa modélisation pouvant être, grâce à l'invention, réalisée ultérieurement (de façon asynchrone), par mise en oeuvre des étapes 10 à 80 de traitement photogrammétrique des images de la scène d'inspection 300 qui ont été capturées.The first location phase, referenced 110 (steps 10 to 60), aims to determine the six degrees of freedom (that is to say the location and orientation in space) of the camera with served to capture images from the inspection scene including a buried network. An example of an inspection scene 300 of an open-excavation network whose production plan is to be obtained using the method according to the invention is illustrated in FIG. 3. The second phase of dimensional exploitation, referenced 120 (steps 70 and 80), aims to determine the absolute positioning of one or more apparent elements belonging to a buried network (such as ducts, ducts or one for example), positioning whose coordinates are expressed in a topographic reference system by means of a geo-referencing step. The main steps of the resuming plan generation algorithm described in FIG. 1 are described below. In a step 10, a set of n representative images is first obtained in a step 10. different viewing angles, of an inspection scene 300. All the images have been previously captured by an operator according to convergent shots of the inspection scene 300 by means of a digital camera. classic. The configuration of the inspection scene 300 is stored, it is then possible to fill the excavations and cover the NTE network element that is to be modeled on a geolocated location plan, its modeling can be, thanks to the invention, performed subsequently (asynchronously), by performing steps 10 to 80 of photogrammetric processing of the images of the inspection scene 300 that have been captured.

On procède ensuite, dans une étape 20, à la détection et à la localisation, dans chacune des images obtenues à l'étape 10 précédente, de cibles de balisage présentes sur la scène d'inspection et dont le principe est illustré ci-après en relation avec la figure 3. La figure 3 représente une scène d'inspection 300 d'un réseau en fouilles ouvertes qui a été capturée sous différents angles de prises de vues et dont on souhaite obtenir un plan de récolement selon le procédé de l'invention. Le réseau comprend une pluralité de cibles de balisage DBi (pour i = 0 à 6) qui ont été disposées au voisinage d'un élément de réseau NTE apparent. Ce dernier est constitué ici de deux branches sensiblement parallèles et d'une boucle ouverte. Chaque cible de balisage DBi est de forme tétraédrique, dont chacune des faces sert de support à des informations alphanumériques, consistant en un numéro Oi (pour i= 0 à 6) de cible, un numéro j (pour j = 0 à 2) de la face de ladite cible Oi. Chacune des faces de la cible sert de support à des informations graphiques ayant une couleur distincte des couleurs présentes en arrière-plan de la scène d'inspection, en l'occurrence un contour coloré de chaque face de couleur rouge, destiné à permettre de mieux distinguer cette face de l'arrière-plan qui apparaîtra sur les images capturées où figurera la cible. La cible est un marqueur spatial constituant une singularité dans la scène d'inspection. Elle peut donc être détectée automatiquement sur une image capturée. Ainsi, dans l'étape 20 de la figure 1, la détection, dans chacune des n images obtenues, des cibles de balisage est effectuée au moyen d'une analyse colorimétrique de ladite image. Pour cela, chacune des faces de chaque cible supporte des informations graphiques ayant une couleur de détection suffisamment repérable par rapport à l'environnement de la scène d'inspection. En d'autres termes, l'algorithme procède à une recherche, dans chaque image capturée, de triangles de couleur prédéterminée (par exemple un triangle de détection de couleur rouge). La localisation (ou positionnement) de la face de la cible dans chaque image est déterminée ensuite au moyen d'une détection de contour des informations graphiques (détection de contour du triangle de détection rouge par exemple). Pour cela, l'algorithme détermine, par détection de contour de chaque triangle détecté, un ensemble de coordonnées pour chaque point formant un sommet d'un triangle détecté. On obtient alors, pour chaque triangle détecté, trois ensembles de coordonnées bidimensionnelles (x1,y1 ; x2,y2 ; x3,y3).Then, in a step 20, detection and localization, in each of the images obtained in the previous step 10, markup targets present on the inspection scene and whose principle is illustrated below in FIG. 3 represents an inspection scene 300 of an open-excavation network which has been captured from different angles of view and which it is desired to obtain a recovery plan according to the method of the invention. . The network comprises a plurality of markup targets DBi (for i = 0 to 6) that have been arranged in the vicinity of an apparent NTE network element. The latter consists here of two substantially parallel branches and an open loop. Each markup target DBi is of tetrahedral form, each of whose faces serves as support for alphanumeric information, consisting of a target number Oi (for i = 0 to 6), a number j (for j = 0 to 2) of the face of said target Oi. Each of the faces of the target serves to support graphic information having a color distinct from the colors present in the background of the inspection scene, in this case a colored outline of each face of red color, intended to allow better distinguish this face from the background that will appear on the captured images where the target will appear. The target is a spatial marker constituting a singularity in the inspection scene. It can therefore be detected automatically on a captured image. Thus, in step 20 of FIG. 1, the detection, in each of the n images obtained, of the markup targets is carried out by means of a colorimetric analysis of said image. For this, each of the faces of each target supports graphic information having a sufficiently detectable detection color with respect to the environment of the inspection scene. In other words, the algorithm performs a search, in each captured image, of triangles of predetermined color (for example a red color detection triangle). The location (or positioning) of the face of the target in each image is then determined by means of a contour detection of the graphic information (detection of outline of the red detection triangle for example). For this, the algorithm determines, by edge detection of each detected triangle, a set of coordinates for each point forming a vertex of a detected triangle. For each detected triangle, we obtain three sets of two-dimensional coordinates (x1, y1, x2, y2, x3, y3).

Ensuite, l'algorithme procède, dans une étape 30, à l'identification de chaque cible par corrélation entre les informations alphanumériques se trouvant à l'intérieur du (ou des) triangle(s) de détection et des informations de référence. Pour ce faire, les informations alphanumériques sont extraites, pour chaque image capturée, des triangles détectés et comparées à des informations de référence permettant d'identifier les cibles correspondantes (reconnaissance du numéro Oi (pour i= 0 à 6) de la cible). A l'issue de cette étape, chaque image capturée comprend une pluralité de triangles, chaque triangle ayant un numéro d'identification permettant d'identifier la cible de balisage à laquelle il appartient et comprenant trois points formant chacun un sommet dudit triangle, chaque point étant associé à un couple des coordonnées bidimensionnelles (x,y). Les étapes 10 à 30 constituent une première sous-phase de la phase de localisation des images, consistant en l'extraction, par traitement d'image (2D), de sommets des cibles tétraédriques détectées et identifiées dans chacune des images capturées. Les étapes 40 à 60 détaillées ci-dessous constituent une deuxième sous- phase de la phase de localisation des images visant en une reconstruction tridimensionnelle (3D) d'une scène d'inspection. A l'étape 40, l'algorithme procède à une orientation relative des images capturées à partir des coordonnées des sommets des cibles identifiées précédemment dans chacune des images capturées. Cette étape d'orientation vise à déterminer des localisations et orientations de l'appareil de prise de vues ayant servi à la capture des images. L'algorithme sélectionne pour cela un ensemble d'au moins deux images parmi les n images acquises et détermine la position relative de l'image dite droite par rapport à l'image dite gauche : il détecte, par triangulation desdites au moins deux images, les cibles identifiées comme étant communes auxdites au moins deux images. Ceci permet de calculer, pour chaque cible identifiée et détectée comme étant commune auxdites au moins deux images, les coordonnées tridimensionnelles dans le référentiel image (x, y, z)) des sommets appartenant à ladite cible. Le résultat de l'exécution de l'étape 40 est illustré en figure 4.Next, the algorithm proceeds, in a step 30, to the identification of each target by correlation between the alphanumeric information located inside the detection triangle (s) and reference information. To do this, the alphanumeric information is extracted, for each captured image, triangles detected and compared to reference information for identifying the corresponding targets (recognition of the number Oi (for i = 0 to 6) of the target). At the end of this step, each captured image comprises a plurality of triangles, each triangle having an identification number making it possible to identify the markup target to which it belongs and comprising three points each forming an apex of said triangle, each point being associated with a couple of two-dimensional coordinates (x, y). Steps 10 to 30 constitute a first sub-phase of the image localization phase, consisting of the extraction, by image processing (2D), of vertices of the tetrahedral targets detected and identified in each of the captured images. Steps 40 to 60 detailed below constitute a second sub-phase of the image localization phase aiming at a three-dimensional (3D) reconstruction of an inspection scene. In step 40, the algorithm proceeds to a relative orientation of the images captured from the coordinates of the vertices of the targets identified previously in each of the captured images. This orientation step aims at determining locations and orientations of the camera used to capture the images. The algorithm selects for this purpose a set of at least two images from the n images acquired and determines the relative position of the so-called right image with respect to the so-called left image: it detects, by triangulation of the said at least two images, targets identified as being common to said at least two images. This makes it possible to calculate, for each target identified and detected as being common to the said at least two images, the three-dimensional coordinates in the image frame (x, y, z) of the vertices belonging to said target. The result of the execution of step 40 is illustrated in FIG. 4.

Plus particulièrement, l'algorithme met en oeuvre les étapes suivantes : (0 étape de triangulation de nouveaux sommets appartenant aux cibles ; (ii) étape de relèvement de nouvelles images non sélectionnées parmi les n images capturées ; (iii) étape de triangulation de nouveaux sommets appartenant aux cibles ; (iv) ajustement de faisceaux d'un premier type.More particularly, the algorithm implements the following steps: (0 step of triangulation of new vertices belonging to the targets, (ii) step of raising new unselected images among the n captured images, (iii) step of triangulation of new vertices belonging to the targets; (iv) adjustment of beams of a first type.

Les étapes (i) à (iv) ci-dessus sont exécutées de manière itérative tant que le système évolue (propagation du modèle géométrique). L'évolution du système signifie que de nouveaux points (sommets) et/ou de nouvelles images sont à leur tour positionnés et intégrés au modèle. Par triangulation, on entend ici le fait de déterminer les coordonnées tridimensionnelles d'un point (ou sommet) vu par au moins deux images (c'est-à-dire identifié par l'algorithme comme étant la projection d'un même point sur au moins deux images) parmi les n images capturées, dont les coordonnées bidimensionnelles ont été déterminées à l'étape 20. Par relèvement, on entend ici le fait de déterminer les 6 degrés de liberté d'une image capturée présentant des points en commun (au minimum quatre points (ou sommets)), dont les coordonnées bidimensionnelles ont été déterminées à l'étape 20. Cette étape de relèvement permet de trianguler de nouveaux points dont les coordonnées n'ont pas encore été calculées ou de nouvelles images qui n'auraient pas encore été localisées.Steps (i) to (iv) above are performed iteratively as the system evolves (propagation of the geometric model). The evolution of the system means that new points (vertices) and / or new images are in turn positioned and integrated into the model. Triangulation here means determining the three-dimensional coordinates of a point (or vertex) seen by at least two images (that is to say, identified by the algorithm as being the projection of the same point on at least two images) among the n captured images, the two-dimensional coordinates of which were determined in step 20. By raising is meant here the determination of the 6 degrees of freedom of a captured image having points in common ( at least four points (or vertices)), the two-dimensional coordinates of which were determined in step 20. This raising step allows to triangulate new points whose coordinates have not yet been calculated or new images that do not have not been located yet.

Par ajustement de faisceaux, on entend ici le fait de déterminer un vecteur de paramètres à partir d'un système d'équations de mesure. Cet exercice de modélisation déterministe s'appuie sur l'existence de relations fonctionnelles unissant donc variables observées et paramètres déterminés. Le vecteur de paramètres se décompose en trois sous-vecteurs : sous-vecteur des coordonnées tridimensionnelles (x, y, z) des points ; - sous-vecteur des 6 degrés de liberté des images ; - sous-vecteur des paramètres internes de l'appareil de prise de vues numérique. Les paramètres internes d'un appareil photographique (ou d'une caméra vidéo) comprennent des paramètres optiques, tels que la distance focale, les caractéristiques du capteur (CCD/CMOS, taille, définition, etc...) et les paramètres de distorsion. La redondance du nombre d'équations au regard de la taille du vecteur de paramètres permet de rejeter les erreurs de mesure et d'estimer la fiabilité des résultats obtenus. Le vecteur des observations est constitué par les coordonnées bidimensionnelles des points sur les images ; à ces coordonnées sont associées des incertitudes (qui sont fonction du procédé d'extraction : manuel ou opérateur de traitement d'image). Le mécanisme de rejet des erreurs tient évidemment compte de ces incertitudes. Ainsi, en début de la reconstruction 3D, lorsque le modèle géométrique est encore en cours d'élaboration (durant la propagation, déterminé par un nombre d'équations faible), il est absolument nécessaire de ne pas être trop contraignant sur ces incertitudes. L'ajustement de faisceaux effectué à l'étape (iv) prévoit une incertitude quant au calcul des coordonnées des sommets égale à environ 10 pixels). L'algorithme procède, à l'étape 50, à la mise à l'échelle du modèle géométrique obtenu. Un ajustement de faisceaux est réalisé à un facteur homothétique près (intrinsèque aux équations du modèle fonctionnel photogrammétrique). Il est donc nécessaire de mettre à l'échelle le modèle géométrique obtenu, en s'appuyant tout simplement sur des distances connues entre points mesurés. L'algorithme sur base sur les distances inter-sommets des cibles tétraédriques, dont la géométrie à travers leur fabrication est maîtrisée. La non-adéquation de la longueur de ces distances inter-sommets avec l'emprise géométrique du volume mesuré est à prendre en compte en fonction des caractéristiques suivantes : - très grand nombre de distances inter-sommets (utilisation de préférence d'au moins dix cibles) ; objectif client de précision très inférieur à l'incertitude de mesure ; mise à l'échelle possible lors du géo-référencement de la mesure. L'algorithme procède, à l'étape 60, à un ajustement de faisceaux d'un second type. Cet justement de faisceaux de second type permet de déterminer le modèle géométrique à l'échelle, en intégrant toutes les observations (de toutes les images) et en rejetant ainsi les éventuelles observations imprécises et erronées. Le modèle est exprimé dans un référentiel arbitraire dit référentiel de mesure. On rappelle ici que l'objectif principal de ces étapes 10 à 60 est la détermination de la localisation des images lors des prises de vues et la maitrise des paramètres internes de l'appareil photographique numérique, dans le but d'exploiter ces images de façon à pouvoir de positionner les objets métiers et ainsi établir un plan de récolement géolocalisé et en 3D. En outre, l'algorithme passe à la phase d'exploitation dimensionnelle (étapes 70 et 80). Le principe de mise en oeuvre de ces étapes est illustré également aux figures 6, 7 et 8. L'étape 70 consiste en une modélisation tridimensionnelle d'éléments apparents du réseau. Cette modélisation se base sur la représentation virtuelle en trois dimensions de la scène d'inspection obtenue à l'issue des étapes 10 à 60 du procédé. Elle consiste à digitaliser des points particuliers sur les éléments apparents (câbles, fourreaux, tuyauteries, boitiers par exemple) que l'on cherche à positionner dans un référentiel topographique donné. Compte tenu de l'absence de points homologues (point identifiable sur différentes images), la courbe épipolaire et la digitalisation sur contours apparents sont des procédés très largement utilisés. L'étape 80 consiste à établir un plan de récolement géo-référencé. On entend par géo-référencement, le fait d'exprimer les mesures obtenues dans le référentiel cartographique français (système Lambert). Le plan de récolement inclut, en trois dimensions, les éléments apparents du réseau. On détermine la transformation (rigide ou non) qui permet de passer du référentiel image arbitraire au référentiel cartographique. Pour cela, on dispose de points mesurés dont on connait les coordonnées géographiques (fournies par un géomètre ou extraites de données existantes). Cette transformation (similitude 3D) utilise tout ou partie des coordonnées des points géographiques (sélection des équations X, Y ou Z), afin de tenir compte tenu de la réalité topographique et ainsi, d'obtenir le meilleur résultat possible. Déterminer cette similitude en calculant également le facteur d'échelle (transformation non rigide) revient à mettre à l'échelle le modèle géométrique. La comparaison de la mise à l'échelle du géo-référencement avec celle réalisée avec les cibles tétraédriques constitue une excellente vérification de données avant livraison. La figure 2 présente la structure simplifiée d'un dispositif mettant en oeuvre le procédé d'établissement de plan de récolement selon l'invention (par exemple le mode de réalisation particulier décrit ci-dessus en relation avec la figure 1). Ce dispositif comprend une mémoire RAM 23, une unité de traitement 21, équipée par exemple d'un processeur, et pilotée par un programme d'ordinateur stocké dans une mémoire ROM 22. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur sont par exemple chargées dans la mémoire RAM 23 avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 21. L'unité de traitement 21 reçoit en entrée une pluralité d'images 20 représentant, sous différents angles, une scène d'inspection, les images ayant été capturées au moyen d'un appareil de prise de vues. Le processeur de l'unité de traitement 21 traite les images obtenues 20 et génère en sortie un plan de récolement 24 tridimensionnel et géolocalisé dans un référentiel topographique, selon les instructions du programme 22. Cette figure 2 illustre seulement une manière particulière, parmi plusieurs possibles, de réaliser l'algorithme détaillé ci-dessus, en relation avec la figure 1. En effet, la technique de l'invention se réalise indifféremment : - sur une machine de calcul reprogrammable (un ordinateur PC, un processeur DSP ou un microcontrôleur) exécutant un programme comprenant une séquence d'instructions, ou - sur une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel). Dans le cas où l'invention est implantée sur une machine de calcul reprogrammable, le programme correspondant (c'est-à-dire la séquence d'instructions) pourra être stocké dans un médium de stockage amovible (tel que par exemple une disquette, un CD-ROM ou un DVD-ROM) ou non, ce médium de stockage étant lisible partiellement ou totalement par un ordinateur ou un processeur. La figure 4 est une représentation virtuelle illustrant le résultat de l'exécution d'une étape d'orientation (dont le principe est détaillé ci-dessus en relation avec l'étape 40 de la figure 1) d'un ensemble d'images dans un espace tridimensionnel (x, y, z). Au cours de cette étape d'orientation, des localisations POk (pour k=1 à 10) et des orientations de l'appareil de prise de vues ayant servi à la capture des images sont déterminées dans l'espace.By beam adjustment is meant here the determination of a parameter vector from a system of measurement equations. This deterministic modeling exercise is based on the existence of functional relationships uniting thus observed variables and determined parameters. The vector of parameters is broken down into three sub-vectors: sub-vector of the three-dimensional coordinates (x, y, z) of the points; - sub-vector of the 6 degrees of freedom of the images; - sub-vector of the internal parameters of the digital camera. The internal settings of a camera (or video camera) include optical parameters, such as focal length, sensor characteristics (CCD / CMOS, size, resolution, etc.) and distortion parameters . The redundancy of the number of equations with respect to the size of the parameter vector makes it possible to reject the measurement errors and to estimate the reliability of the results obtained. The observation vector consists of the two-dimensional coordinates of the points on the images; these coordinates are associated with uncertainties (which are a function of the extraction process: manual or image processing operator). The mechanism of error rejection obviously takes into account these uncertainties. Thus, at the beginning of the 3D reconstruction, when the geometric model is still under development (during propagation, determined by a low number of equations), it is absolutely necessary not to be too restrictive on these uncertainties. The beam adjustment performed in step (iv) provides an uncertainty in calculating vertex coordinates equal to about 10 pixels. The algorithm proceeds, in step 50, to the scaling of the geometric model obtained. A beam adjustment is made to a near homothetic factor (intrinsic to the equations of the photogrammetric functional model). It is therefore necessary to scale the geometric model obtained, simply by relying on known distances between measured points. The algorithm based on the inter-vertex distances of the tetrahedral targets, whose geometry through their manufacture is controlled. The non-suitability of the length of these inter-vertex distances with the geometrical extent of the measured volume must be taken into account as a function of the following characteristics: - very large number of inter-vertex distances (use preferably of at least ten targets); precision customer objective much lower than the measurement uncertainty; scaling possible when geo-referencing the measurement. The algorithm proceeds, in step 60, to a beam adjustment of a second type. This precisely of beams of second type makes it possible to determine the geometric model on the scale, by integrating all the observations (of all the images) and thus rejecting any inaccurate and erroneous observations. The model is expressed in an arbitrary repository called measurement reference. It is recalled here that the main objective of these steps 10 to 60 is the determination of the location of the images during the shooting and the mastery of the internal parameters of the digital camera, in order to exploit these images so to be able to position the business objects and thus establish a plan of geolocalised and 3D recovery. In addition, the algorithm proceeds to the dimensional exploitation phase (steps 70 and 80). The principle of implementation of these steps is also illustrated in Figures 6, 7 and 8. Step 70 consists of a three-dimensional modeling of apparent elements of the network. This modeling is based on the three-dimensional virtual representation of the inspection scene obtained at the end of steps 10 to 60 of the method. It consists in digitizing particular points on apparent elements (cables, ducts, pipes, boxes for example) that one seeks to position in a given topographical reference frame. Given the absence of homologous points (identifiable point on different images), the epipolar curve and digitalization on apparent contours are very widely used processes. Step 80 is to establish a geo-referenced proofing plan. Georeferencing is the expression of the measurements obtained in the French cartographic reference system (Lambert system). The proofing plan includes, in three dimensions, the apparent elements of the network. We determine the transformation (rigid or not) that allows to go from the arbitrary image reference to the cartographic reference. For this, we have measured points whose geographic coordinates are known (provided by a surveyor or extracted from existing data). This transformation (3D similarity) uses all or part of the coordinates of the geographical points (selection of the equations X, Y or Z), in order to take into account the topographic reality and thus, to obtain the best possible result. Determining this similarity by also calculating the scale factor (non-rigid transformation) amounts to scaling the geometric model. Comparing the scaling of georeferencing with that performed with tetrahedral targets is an excellent pre-delivery data check. FIG. 2 shows the simplified structure of a device implementing the method of establishing a proofing plan according to the invention (for example the particular embodiment described above in relation with FIG. 1). This device comprises a RAM 23, a processing unit 21, equipped for example with a processor, and controlled by a computer program stored in a ROM 22. At initialization, the code instructions of the program of For example, the computer is loaded into the RAM 23 before being executed by the processor of the processing unit 21. The processing unit 21 receives as input a plurality of images representing, from different angles, a scene of inspection, the images having been captured by means of a camera. The processor of the processing unit 21 processes the obtained images 20 and outputs a three-dimensional and geolocated proofing plan 24 in a topographic reference system, according to the instructions of the program 22. This FIG. 2 only illustrates one particular way, among several possible , to achieve the algorithm detailed above, in connection with Figure 1. Indeed, the technique of the invention is carried out indifferently: - on a reprogrammable calculation machine (a PC computer, a DSP processor or a microcontroller) executing a program comprising a sequence of instructions, or - on a dedicated computing machine (for example a set of logical gates such as an FPGA or an ASIC, or any other hardware module). In the case where the invention is implemented on a reprogrammable calculation machine, the corresponding program (that is to say the sequence of instructions) can be stored in a removable storage medium (such as for example a diskette, a CD-ROM or a DVD-ROM) or not, this storage medium being readable partially or totally by a computer or a processor. FIG. 4 is a virtual representation illustrating the result of the execution of an orientation step (the principle of which is detailed above in relation to step 40 of FIG. 1) of a set of images in FIG. a three-dimensional space (x, y, z). During this orientation step, locations POk (for k = 1 to 10) and directions of the camera used to capture the images are determined in space.

Dans la représentation virtuelle en 3D ainsi établie, un ensemble de points particuliers (singularités) représentatifs de la position d'un élément apparent du réseau est ensuite déterminé, en vue d'une modélisation de cet élément de réseau, comme illustré sur les figures 5 et 6, brièvement décrites ci-après. La figure 5 représente la scène d'inspection superposée à la représentation virtuelle établie par mise en oeuvre du procédé conforme à l'invention, après que la position de l'élément de réseau ait été modélisée. On y observe en particulier une superposition parfaite entre les positions des sommets des cibles de balisage par exemple les sommets S01, 502 et 503 de la cible de balisage DBO et les points Nd1, Nd2 et Nd3 représentant respectivement ces sommets dans la représentation virtuelle de la scène d'inspection donnée en figure 6. On y observe également l'ensemble de points Pt1, Pt2, Pt3 et Pt4 que l'algorithme selon l'invention a détecté dans la représentation virtuelle comme étant représentatifs des éléments de réseau à modéliser. La figure 7 illustre un plan de récolement tridimensionnel obtenu après qu'un élément de réseau NTE ait été modélisé et géo-référencé dans un référentiel topographique (3D). On entend par « géo-référencement », une étape au cours de laquelle est déterminé un positionnement absolu d'un élément de réseau dans un référentiel topographique donné (par exemple le système de référence national). Le résultat d'un telle étape apparaît en figure 6. La figure 8 illustre, en superposition avec l'une des images de la scène d'inspection 300, une modélisation virtuelle de l'élément de réseau NTE résultant de la détermination de sa position vis-à-vis dudit référentiel 3D propre à la scène d'inspection. On observe que la superposition de l'élément modélisé NTE (illustré en figure 6) au moyen du procédé selon l'invention se superpose parfaitement avec l'élément de réseau se trouvant dans la scène d'inspection 300.25In the 3D virtual representation thus established, a set of particular points (singularities) representative of the position of an apparent element of the network is then determined, with a view to modeling this network element, as illustrated in FIGS. and 6, briefly described below. FIG. 5 represents the inspection scene superimposed on the virtual representation established by implementing the method according to the invention, after the position of the network element has been modeled. We observe in particular a perfect superposition between the positions of the vertices of the markup targets, for example the vertices S01, 502 and 503 of the markup target DBO and the points Nd1, Nd2 and Nd3 respectively representing these vertices in the virtual representation of the inspection scene given in Figure 6. It also observed the set of points Pt1, Pt2, Pt3 and Pt4 that the algorithm according to the invention has detected in the virtual representation as being representative of the network elements to be modeled. FIG. 7 illustrates a three-dimensional proofing plan obtained after an NTE network element has been modeled and georeferenced in a topographic reference frame (3D). The term "georeferencing" is understood to mean a step during which absolute positioning of a network element in a given topographic reference system (for example, the national reference system) is determined. The result of such a step appears in FIG. 6. FIG. 8 illustrates, in superposition with one of the images of the inspection scene 300, a virtual model of the NTE network element resulting from the determination of its position. vis-à-vis said 3D reference specific to the inspection scene. It is observed that the superimposition of the modeled element NTE (illustrated in FIG. 6) using the method according to the invention is superimposed perfectly on the network element in the inspection scene 300.25.

Claims (5)

REVENDICATIONS1. Procédé d'établissement d'un plan de récolement d'un réseau, le réseau comprenant une pluralité de cibles de balisage disposées au voisinage d'un élément apparent dudit réseau, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : - obtention d'une pluralité d'images représentatives, sous différents angles de prise de vue, d'une scène d'inspection comprenant ledit élément ; - traitement par photogrammétrie de ladite pluralité d'images obtenues, consistant a: - identifier des cibles de balisage dans chacune des images obtenues ; - orienter, dans l'espace, par triangulation, au moins deux desdites images obtenue en fonction desdites cibles de balisage identifiées ; déterminer, dans l'espace, des localisations et des orientations de prises de vues ayant servi à l'obtention des images, en fonction desdites aux moins deux images orientées ; fournir une modélisation tridimensionnelle dudit élément de réseau ; déterminer, par géo-référencement, un positionnement absolu dudit élément de réseau dans un référentiel topographique ; établir un plan de récolement du réseau comprenant ledit élément de réseau modélisé et géo-référencé.REVENDICATIONS1. A method of establishing a network evaluation plan, the network comprising a plurality of markup targets disposed in the vicinity of an apparent element of said network, characterized in that it comprises the following steps: - obtaining a plurality of representative images, from different angles of view, of an inspection scene comprising said element; photogrammetric processing of said plurality of images obtained, consisting in: identifying markup targets in each of the images obtained; orienting, in space, by triangulation, at least two of said images obtained according to said identified markup targets; determining, in space, locations and shooting orientations used to obtain the images, according to said at least two oriented images; provide a three-dimensional modeling of said network element; determining, by geo-referencing, an absolute positioning of said network element in a topographic reference system; establishing a network evaluation plan comprising said modeled and georeferenced network element. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape d'identification comprend les étapes suivantes : détection et localisation, dans chacune des images de ladite pluralité d'images, des cibles de balisage, à partir d'informations graphiques supportées par les cibles ; identification, dans chacune des images de ladite pluralité d'images, des cibles de balisage, à partir d'informations alphanumériques supportées par les cibles.2. The method according to claim 1, wherein the identification step comprises the following steps: detecting and locating, in each of the images of said plurality of images, markup targets, based on graphic information supported by the targets; identifying, in each of the images of said plurality of images, markup targets from alphanumeric information supported by the targets. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, dans lequel l'étape orientation comprend une étape de détermination, pour chaque cible identifiée, de la position dans l'espace de ladite cible identifiée comme étant commune auxdites au moins deux images.3. Method according to any one of claims 1 and 2, wherein the orientation step comprises a step of determining, for each identified target, the position in the space of said target identified as being common to said at least two images. . 4. Produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en oeuvre du procédé selon au moins une des revendications là 3, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.A computer program product, comprising program code instructions for carrying out the method according to at least one of the claims 3, when said program is run on a computer. 5. Médium de stockage lisible par ordinateur et non transitoire, stockant un programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en oeuvre le procédé selon au moins une des revendications 1 à 3. 10A computer-readable and non-transitory storage medium storing a computer program comprising a set of instructions executable by a computer or a processor for carrying out the method according to at least one of claims 1 to 3.
FR1260199A 2012-06-20 2012-10-25 METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM Pending FR2992414A1 (en)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1260199A FR2992414A1 (en) 2012-06-20 2012-10-25 METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM
FR1260992A FR2992415A1 (en) 2012-06-20 2012-11-19 METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM
FR1355842A FR2997492B1 (en) 2012-10-25 2013-06-20 METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1255802A FR2992413B1 (en) 2012-06-20 2012-06-20 METHOD FOR COLLECTING GEOLOCALIZED RECOVERY DATA AND MARKING DEVICE IMPLEMENTED THEREBY
FR1260199A FR2992414A1 (en) 2012-06-20 2012-10-25 METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM

Publications (1)

Publication Number Publication Date
FR2992414A1 true FR2992414A1 (en) 2013-12-27

Family

ID=47666178

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR1255802A Active FR2992413B1 (en) 2012-06-20 2012-06-20 METHOD FOR COLLECTING GEOLOCALIZED RECOVERY DATA AND MARKING DEVICE IMPLEMENTED THEREBY
FR1260199A Pending FR2992414A1 (en) 2012-06-20 2012-10-25 METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM
FR1260992A Pending FR2992415A1 (en) 2012-06-20 2012-11-19 METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR1255802A Active FR2992413B1 (en) 2012-06-20 2012-06-20 METHOD FOR COLLECTING GEOLOCALIZED RECOVERY DATA AND MARKING DEVICE IMPLEMENTED THEREBY

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR1260992A Pending FR2992415A1 (en) 2012-06-20 2012-11-19 METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM

Country Status (1)

Country Link
FR (3) FR2992413B1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3068460B1 (en) * 2017-06-29 2019-08-09 Techniques Topo METHOD FOR ESTABLISHING A PLAN FOR RECOVERING A UNDERGROUND NETWORK
FR3126488B1 (en) * 2021-08-24 2024-01-12 Enedis Help with generating plans

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2608271B1 (en) * 1986-12-15 1989-04-07 Thome Jean Patrick ON-SITE MARKING AND MEASUREMENT METHOD FOR PHOTOGRAMMETRY AND CORRESPONDING TOOLS
FR2846432B1 (en) * 2002-10-24 2005-03-11 Commissariat Energie Atomique CODED TARGET AND PHOTOGRAMMETER METHOD USING SUCH TARGETS

Also Published As

Publication number Publication date
FR2992413B1 (en) 2015-05-15
FR2992413A1 (en) 2013-12-27
FR2992415A1 (en) 2013-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2724203B1 (en) Generation of map data
Piermattei et al. Use of terrestrial photogrammetry based on structure‐from‐motion for mass balance estimation of a small glacier in the Italian alps
Liu et al. Automated matching of multiple terrestrial laser scans for stem mapping without the use of artificial references
Herrero-Huerta et al. Automatic tree parameter extraction by a Mobile LiDAR System in an urban context
EP2947628B1 (en) Method for processing local information
Moussa et al. An automatic procedure for combining digital images and laser scanner data
CN107077735A (en) Three dimensional object is recognized
Park et al. 3D modeling of optically challenging objects
FR2801123A1 (en) METHOD FOR THE AUTOMATIC CREATION OF A DIGITAL MODEL FROM COUPLES OF STEREOSCOPIC IMAGES
Lerma et al. Range‐based versus automated markerless image‐based techniques for rock art documentation
Özdemir et al. A multi-purpose benchmark for photogrammetric urban 3D reconstruction in a controlled environment
Parente et al. Automated registration of SfM‐MVS multitemporal datasets using terrestrial and oblique aerial images
Tang et al. Surveying, geomatics, and 3D reconstruction
Shao et al. A low-cost integrated sensor for measuring tree diameter at breast height (DBH)
FR2997492A1 (en) Verification plan establishment method for e.g. water pipe network, involves rebuilding apparent element, and establishing plan including apparent element that is re-built and geo-referred in predetermined geometrical reference frame
Rüther et al. Challenges in heritage documentation with terrestrial laser scanning
FR2992414A1 (en) METHOD FOR ESTABLISHING A GEOLOCALIZED RECOVERY PLAN, COMPUTER PROGRAM PRODUCT AND CORRESPONDING STORAGE MEDIUM
FR2808326A1 (en) METHOD FOR MEASURING A THREE-DIMENSIONAL OBJECT, OR A SET OF OBJECTS
Karaszewski et al. Two-stage automated measurement process for high-resolution 3D digitization of unknown objects
Toschi et al. Improving automated 3D reconstruction methods via vision metrology
WO2022258492A1 (en) Method for reconstructing a 3d model of a building roof by analyzing images acquired by remote sensing
KR101510203B1 (en) Land and City Monitoring Method Using Hyper Spectral Images
Grifoni et al. 3D multi-modal point clouds data fusion for metrological analysis and restoration assessment of a panel painting
Wu et al. Point cloud registration algorithm based on the volume constraint
FR3082026A1 (en) AUTOMATIC UPDATE OF A GEOREFERENCING GRAPHICAL USER INTERFACE FOR NAVIGATION LINE ADJUSTMENTS