Description
Oslandia est un prestataire de service spécialisé en architecture SIG (Systèmes d'Information Géographique) et en développement Open Source utilisant Python au quotidien. Dans le cadre de notre activité de R&D, nous avons été amenés à développer un programme pour la segmentation automatique de nuages de points en 3D.
La présentation sera l'occasion de faire un retour sur ce projet, entre description du contexte du projet, développement en Python, et construction d'algorithme de machine learning.
Tout d'abord, un besoin métier : en environnement montagneux, il convient donc de maîtriser les risques d'éboulement en répondant à une question très simple : de quoi sont constituées les falaises ? Ensuite, très vite, un constat douloureux : impossible de faire de l'apprentissage supervisé sans données labellisées (exit le Deep Learning...).
À partir de prises de vue photogrammétriques, nous détaillerons le petit pipeline de traitement de données développé pour l'occasion, qui mobilise des bibliothèques telles que laspy, pandas ou encore scikit-learn. Compte tenu des quantités de données mobilisées, une bonne touche de multiprocessing agrémentera aussi un exposé où la question des performances aura une place de choix.