Smart Point Clouds for information modelling: application in Cultural Heritage

Le travail présenté décrit un modèle interopérable pour la gestion des nuages de points volumineux tout en intégrant la sémantique. Les routines de traitement et les modèles de données actuels manquent de connaissances pour raisonner à partir de l’extraction d’information 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.
Une application du modèle est proposée dans la détermination de tesselles de la voute de l’oratoire carolorégien de Germigny-des-prés. Les tesselles sont identifiées de façon automatique sur une interaction entre 18 caractéristiques, dont les données biaisées du capteur, chaque tesselles dans le nuage de points à haute densité des mosaïques complexes capturées en 3D. Les connaissances sont ensuite utilisées pour classer chaque tesselles en fonction de leur taille, de leur surface, de leur forme, de leurs propriétés matérielles et de la classe de leur voisins. La méthode de détection et d'enrichissement sémantique montre des résultats prometteurs avec 94 % de sémantisation correcte, première étape vers la création d'un nuage de point archéologique intelligent.