Florent Poux et Roland Billen, lauréats du prix Jack Dangermond 2019

Florent Poux et Roland Billen, chercheurs au sein de l'Unité de Géomatique (Département de Géographie / Unité de recherches SPHERES) de la Faculté des Sciences de l’ULiège viennent de se voir attribuer le prix Jack Dangermond pour leur article scientifique « Voxel-Based 3D Point Cloud Semantic Segmentation: Unsupervised Geometric and Relationship Featuring vs Deep Learning Methods ». Ce prix, décerné tous les 4 ans, récompense une publication scientifique remarquable dans le domaine des sciences géo-spatiales.

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ous les quatre ans, l’International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), décerne le prix Jack Dangermond, qui souhaite encourager et stimuler la soumission d'articles scientifiques de haute qualité par des auteurs individuels ou des groupes à l’International Journal of Geo-Information, afin d’honorer les contributions exceptionnelles de Jack Dangermond – fondateur de l’Environmental Systems Research Institute, une société spécialisée dans la conception de logiciels Système d'information géographique (SIG) -  à la recherche et au développement en sciences géo-spatiales. Cette année, le choix de l’ISPRS s’est porté sur un article scientifique co-écrit par Florent Poux et Roland Billen, chercheurs au sein de l’Unité de Géomatique  de l’ULiège. Intitulé  "Voxel-Based 3D Point Cloud Semantic Segmentation: Unsupervised Geometric and Relationship Featuring vs Deep Learning Methods", l’article propose une solution innovante pour automatiser la reconnaissance d'objets dans des nuages de points 3D, essentielle à l'usage dans des systèmes décisionnels.

Le travail de Florent Poux et Roland Billen a été choisi parmi plus de 4000 articles et 1400 articles publiés dans le journal ISPRS International Journal of Geo-Information. Les recherches de Florent Poux s'orientent principalement en acquisition de données 3D (scanner laser, photogrammétrie), automatisation des traitements (reconnaissance d'objets, modélisation) et intégration dans des processus immersifs (Réalité virtuelle et augmentée). Roland Billen est actif en conception de base de données spatiales, en raisonnement spatial qualitatif et en modélisation 3D de données à grandes échelles.

L’étude menée par les chercheurs de l’ULiège propose :

• une nouvelle approche de « clustering » (partitionnement des données)  interopérable, qui tient compte de la variabilité des domaines pour des applications avancées ;
• une extraction de caractéristiques basée sur des "voxels" de nuages de points, permettant de caractériser avec précision et robustesse un nuage de points avec des descripteurs de forme locale, et des pointeurs de topologie.
• une méthode non supervisée de "segmentation sémantique" permettant de décomposer efficacement de grands nuages de points en éléments connectés qui sont spécialisés grâce à une approche basée sur des graphes de connaissances. Cette dernière est entièrement comparé aux méthodes d'apprentissage profond (Deep Learning) les plus récentes.

L’article est disponible en open access sur le site ORBi de l’ULiège : https://orbi.uliege.be/handle/2268/235425