Paper published in a journal (Scientific congresses and symposiums)
MODEL FOR REASONING FROM SEMANTICALLY RICH POINT CLOUD DATA
Poux, Florent; Neuville, Romain; Hallot, Pierre et al.
2017In ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, IV-4/W5, p. 107-115
Peer Reviewed verified by ORBi
 

Files


Full Text
isprs-annals-IV-4-W5-107-2017.pdf
Publisher postprint (2.48 MB)
Download

All documents in ORBi are protected by a user license.

Send to



Details



Keywords :
point cloud; data model; classification; segmentation; point cloud database; semantics; 3D Spatial data; nuage de points; modèle conceptuel; base de données; sémantique
Abstract :
[en] This paper proposes an interoperable model for managing high dimensional point clouds while integrating semantics. Point clouds from sensors are a direct source of information physically describing a 3D state of the recorded environment. As such, they are an exhaustive representation of the real world at every scale: 3D reality-based spatial data. Their generation is increasingly fast but processing routines and data models lack of knowledge to reason from information extraction rather than interpretation. The enhanced smart point cloud developed model allows to bring intelligence to point clouds via 3 connected meta-models while linking available knowledge and classification procedures that permits semantic injection. Interoperability drives the model adaptation to potentially many applications through specialized domain ontologies. A first prototype is implemented in Python and PostgreSQL database and allows to combine semantic and spatial concepts for basic hybrid queries on different point clouds.
[fr] Cet article propose un modèle interopérable pour la gestion des nuages de points volumineux tout en intégrant la sémantique. Les nuages de points provenant des capteurs sont une source directe d'information décrivant physiquement un état 3D de l'environnement. Ils sont une représentation exhaustive du monde réel à toutes les échelles: des données spatiales 3D basées sur la réalité. Leur génération est de plus en plus rapide, mais les routines de traitement et les modèles de données manquent de connaissances pour raisonner à partir de l'extraction dinformation plutôt que de l'interprétation. Le modèle conceptuel de nuages de points intelligents développé permet d'apporter l'intelligence aux nuages de points via 3 méta-modèles connectés, tout en reliant les connaissances disponibles et les procédures de classification qui permettent l'injection sémantique. L'interopérabilité conduit l'adaptation du modèle à de nombreuses applications grâce à des ontologies de domaines spécialisés. Un premier prototype est implémenté dans la base de données Python et PostgreSQL et permet de combiner des concepts sémantiques et spatiaux pour des requêtes hybrides de base sur différents nuages de points.
Disciplines :
Computer science
Earth sciences & physical geography
Author, co-author :
Poux, Florent  ;  Université de Liège - ULiège > Département de géographie > Unité de Géomatique - Topographie et géométrologie
Neuville, Romain ;  Université de Liège - ULiège > Département de géographie > Unité de Géomatique - Topographie et géométrologie
Hallot, Pierre  ;  Université de Liège - ULiège > Faculté d'Architecture > Architecture Site Outremeuse
Billen, Roland  ;  Université de Liège - ULiège > Département de géographie > Unité de Géomatique - Topographie et géométrologie
Language :
English
Title :
MODEL FOR REASONING FROM SEMANTICALLY RICH POINT CLOUD DATA
Alternative titles :
[fr] Modèle conceptuel pour raisonner à partir de nuages de points sémantiquement riches
Publication date :
26 October 2017
Event name :
12th 3D Geoinfo Conference
Event organizer :
University of Melbourne
Event place :
Melbourne, Australia
Event date :
26 octobre 2017 au 27 octobre 2017
Audience :
International
Journal title :
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
ISSN :
2194-9042
eISSN :
2194-9050
Publisher :
Copernicus GmbH, Germany
Special issue title :
12th 3D Geoinfo Conference
Volume :
IV-4/W5
Pages :
107-115
Peer reviewed :
Peer Reviewed verified by ORBi
Available on ORBi :
since 10 November 2017

Statistics


Number of views
377 (29 by ULiège)
Number of downloads
233 (27 by ULiège)

Scopus citations®
 
22
Scopus citations®
without self-citations
11
OpenCitations
 
7

Bibliography


Similar publications



Contact ORBi