Détection automatique de réseaux enterrés par imagerie géoradar

National audienceAfin d’améliorer la connaissance de l’existant et d’éviter l’endommagement d’ouvrages tiers au cours de travaux de voirie, la localisation des canalisations de gaz de manière non destructive est devenue un important domaine de recherche ces dernières années. Pour répondre à cette problématique, nous utilisons un géoradar. La forme de l’ensemble des réflexions ainsi que leurs intensités donnent une indication sur la nature de l’objet. Une forme hyperbolique indique la présence d’un objet "ponctuel" situé au niveau de son aplomb. Ainsi la détection d’hyperbolesdans le radargramme permet de localiser des canalisations. Dans ces travaux, nous proposons une méthode pour détecter automatiquement les hyperboles des données géoradar à partir d'un dictionnaire de formes théoriques et de deux modèles obtenus par apprentissage supervisé.Cette méthode montre des résultats quantitatifs intéressants et a été testée sur des données réelles

Application of the curvelet transform for pipe detection in GPR images

International audienceThis paper is dedicated to the detection of buried pipeswith a ground penetrating radar (GPR). The imagesfrom GPR acquisitions also called B-scan are corruptedby clutter and noise. In order to remove these undesirableitems we propose to use the properties of the curvelettransform. Were using this method as a first step of theautomatic detection of hyperbola in a B-scan

Géodétection des Réseaux Enterrés par Imagerie Radar

This thesis was begun on 6th January 2014 at Télécom ParisTech and doctoral school EDITE in Paris. My works are supervised by Jean-Marie NICOLAS, professor at Télécom ParisTech, Emmanuel TROUVE, professor at Savoie Mont Blanc University and Emeline DROUET, research engineer at CRIGEN (ENGIE (ex-GDF SUEZ) research centre).This thesis is a part of a multi-partner project, called Geodetection Multi-Materials Multi-Works (Géodétection Multi-Matériaux Multi-Métiers (G4M)), teamed up by ENGIE. The project objective is the marketing of a new devise allowing the pipe localisation in a non destructive manner with respect of the french anti-damage reform established from the 1st July 2012. This project started from the observation that none of the current technologies were able to locate the pipes in an universal way whatever their materials or the underground configuration. In order to address this issue, the G4M project proposed to gather four technologies allowing jointly facing to all the possible configurations. My thesis works focus on one of these technologies, the Ground Penetrating Radar (GPR).GPR is equipped of a transmitting antenna which emits a high frequency electromagnetic wave in the ground. The wave is reflected/transmitted each time it encounters an heterogeneity. Finally, all the reflected waves reaching the receiving antenna are registered in function of their travel times. Each pulse emitted is associated to an 1D signal in function of the time called A-Scan. By moving the GPR, an ensemble of A-Scans are recorded at several positions which finally builds a 2D array called B-Scan. The B-Scan represents a reflection map occurred in the ground. The shape of a reflection ensemble and their intensities give an indication about the buried reflecting object. For instance, an hyperbola shape points out the presence of a punctual object located to its apex. This could be a rock or a perpendicular crossing over a pipe with the GPR. Whereas a flat shape could be a layer boundary. However the many reflections make difficult the B-Scan analysis.My thesis objective is to improve the different processing in order to make the data more understandable for the operators. Consequently, it will facilitate the pipe localisation.First of all, we are interested in removing all the useless information which might hide the hyperbolas. We proposed a filtering method removing unwanted reflections and noise. Then, we worked on an automatic hyperbola detection method and an estimation of their mathematical functions in quasi real time. Finally, we proposed a source separation method to distinguish the unwanted reflections from the hyperbolas with a minimal impact on them.This last work opens interesting perspectives in filtering, hyperbolas enhancement and hyperbola detection.Cette thèse a débuté le 6 janvier 2014 à Télécom ParisTech et l'école doctorale EDITE de Paris. Je suis encadré par Jean-Marie Nicolas, professeur à Télécom ParisTech, Emmanuel Trouvé, professeur à l'université Savoie Mont Blanc et Émeline Drouet, ingénieure de recherche au CRIGEN, ENGIE (ex - GDF SUEZ).La thèse s'inscrit dans un projet multi-partenaires, appelé Géodétection Multi-Matériaux Multi-Métiers (G4M) et coordonné par ENGIE dont l'objectif final est la commercialisation d'un appareil permettant d'ausculter avec précision le sous-sol afin de répondre aux exigences de la réforme anti-endommagement des réseaux du 1er juillet 2012. Ce projet s'est construit à partir du constat qu'il n'existe à l'heure actuelle aucun appareil permettant de localiser de manière universelle les canalisations enterrées quel que soit leur matériau ou la nature du milieu encaissant. La solution apportée par G4M est de regrouper quatre technologies répondant conjointement à l'ensemble des configurations possibles. Mes travaux de thèses s'intéressent à une des technologies intégrées, le géoradar.L'antenne de l'appareil émet une onde électromagnétique à haute fréquence dans le sol (de 100MHz à 2GHz).Lorsque l'onde rencontre une discontinuité, qui se traduit par une différence de permittivité diélectrique entre deux milieux, une partie de l'énergie sera réfléchie et une autre transmise. L'ensemble des ondes réfléchies parvenant jusqu'à l'antenne réceptrice sera enregistré en fonction du temps. À chaque impulsion émise, une réponse que l'on appelle trace (ou A-Scan), sera stockée sous forme de signal 1D. L'opérateur, en déplaçant le géoradar va collecter un ensemble de traces qui formeront un radargramme (ou B-Scan). Au final l'opérateur obtient une carte des réflexions de l'onde dans le sous-sol. La forme de l'ensemble des réflexions qui apparaissent sur le radargramme ainsi que leurs intensités nous donnent une indication sur la nature de l'objet. Une forme hyperbolique va nous indiquer la présence d'un objet "ponctuel" situé au niveau de son apex. Cela pourrait-être une pierre ou le franchissement perpendiculaire d'une canalisation. Alors qu'une forme plane pourrait nous indiquer la limite entre deux couches. Cependant les nombreuses réflexions enregistrées rendent difficiles l'interprétation de cette donnée.L'objectif de ma thèse est d'améliorer les différents traitements et de proposer une visualisation claire et intuitive à l'opérateur des données en sortie d'un géoradar afin de pouvoir localiser de manière précise les réseaux de canalisations enfouis.Dans un premier temps nous nous sommes intéressés à la suppression de l'information inutile (clutter) pouvant gêner la détection des hyperboles. Nous avons ainsi proposé une méthode de filtrage du clutter et du bruit des radargrammes. Ensuite, nous avons travaillé sur l'élaboration d'une méthode permettant de détecter automatiquement les hyperboles dans un radargramme ainsi qu'une estimation de sa fonction mathématique dans des conditions quasi-temps réel. Et enfin nous avons également proposé une méthode de séparation de source permettant de distinguer le clutter et le signal utile du radargramme tout en ayant un impact minimal sur les hyperboles. Ces derniers travaux ouvrent d'autres possibilités pour le filtrage, le rehaussement ou la détection automatique d'hyperboles

Geodection of buried utilities from radar imagery

L’objectif de la thèse est d’améliorer les différents traitements et de proposer une visualisation claire et intuitive à l’opérateur des données en sortie d’un géoradar (radargramme) afin de pouvoir localiser de manière précise les réseaux de canalisations enfouis. Notamment, nous souhaitons mettre en évidence les hyperboles présentes dans les radargrammes car celles-ci sont caractéristiques de la présence d'une canalisation. Dans un premier temps nous nous sommes intéressés à la suppression de l’information inutile (clutter) pouvant gêner la détection des hyperboles. Nous avons ainsi proposé une méthode de filtrage du clutter et du bruit des radargrammes. Ensuite, nous avons travaillé sur l’élaboration d’une méthode permettant de détecter automatiquement les hyperboles dans un radargramme ainsi qu’une estimation de sa fonction mathématique dans des conditions quasi-temps réel. Et enfin nous avons également proposé une méthode de séparation de source permettant de distinguer le clutter et le signal utile du radargramme tout en ayant un impact minimal sur les hyperboles. Ces derniers travaux ouvrent d’autres possibilités pour le filtrage, le rehaussement ou la détection automatique d’hyperboles.The thesis objective is to improve the different processing in order to make the data acquired by ground penetrating radar (B-scan) more understandable for the operators. Consequently, it will facilitate the pipe localisation. More particularly, we wish to highlight the hyperbolas in the B-scan because they point out the presence of a pipe. First of all, we are interested in removing all the useless information which might hide the hyperbolas. We proposed a filtering method removing unwanted reflections and noise. Then, we worked on an automatic hyperbola detection method and an estimation of their mathematical functions in quasi real time. Finally, we proposed a source separation method to distinguish the unwanted reflections from the hyperbolas with a minimal impact on them. This last work opens interesting perspectives in filtering, hyperbolas enhancement and hyperbola detection

Géodétection des réseaux enterrés par imagerie radar

The thesis objective is to improve the different processing in order to make the data acquired by ground penetrating radar (B-scan) more understandable for the operators. Consequently, it will facilitate the pipe localisation. More particularly, we wish to highlight the hyperbolas in the B-scan because they point out the presence of a pipe. First of all, we are interested in removing all the useless information which might hide the hyperbolas. We proposed a filtering method removing unwanted reflections and noise. Then, we worked on an automatic hyperbola detection method and an estimation of their mathematical functions in quasi real time. Finally, we proposed a source separation method to distinguish the unwanted reflections from the hyperbolas with a minimal impact on them. This last work opens interesting perspectives in filtering, hyperbolas enhancement and hyperbola detection.L’objectif de la thèse est d’améliorer les différents traitements et de proposer une visualisation claire et intuitive à l’opérateur des données en sortie d’un géoradar (radargramme) afin de pouvoir localiser de manière précise les réseaux de canalisations enfouis. Notamment, nous souhaitons mettre en évidence les hyperboles présentes dans les radargrammes car celles-ci sont caractéristiques de la présence d'une canalisation. Dans un premier temps nous nous sommes intéressés à la suppression de l’information inutile (clutter) pouvant gêner la détection des hyperboles. Nous avons ainsi proposé une méthode de filtrage du clutter et du bruit des radargrammes. Ensuite, nous avons travaillé sur l’élaboration d’une méthode permettant de détecter automatiquement les hyperboles dans un radargramme ainsi qu’une estimation de sa fonction mathématique dans des conditions quasi-temps réel. Et enfin nous avons également proposé une méthode de séparation de source permettant de distinguer le clutter et le signal utile du radargramme tout en ayant un impact minimal sur les hyperboles. Ces derniers travaux ouvrent d’autres possibilités pour le filtrage, le rehaussement ou la détection automatique d’hyperboles

ReVISOR: ResUNets with visibility and intensity for structured outlier removal

International audienceLaser acquisition of large-scale point clouds is prone to several categories of measurement errors, which can lead, in particular, to the presence of undesirable outlier points. Existing outlier detection techniques are primarily based on analyzing local properties of point distributions to distinguish ''clean'' from ''noisy'' data. In contrast, real-world acquisition often has to deal with reflective surfaces, which can give rise to structured outliers that can be indistinguishable from clean geometry through purely local analysis. We make several contributions to address the problem of reflection-induced outlier detection. First, to overcome the scarcity of annotated data, we introduce a new dataset tailored for this task. Second, to capture non-local dependencies, we study and demonstrate, for the first time, the utility of deep learning based semantic segmentation architectures for reflection-induced outlier detection. By doing so, we bring together the fields of shape denoising/repair and semantic segmentation. Third, we demonstrate that additional non-local cues in the form of laser intensity and a computed visibility signal help boost the performance considerably. We denote our pipeline as ResUNets with Visibility and Intensity for Structured Outlier Removal, or ReVISOR, and demonstrate its superior performance against existing baselines on real-world data

Méthode de séparation de sources appliquée aux données géoradar

International audienc

Détection automatique de réseaux de gaz par imagerie géoradar

International audienceIn order to improve asset knowledge and avoid third part damages during road works, the localization of gas pipes in a non-destructive way has become a wide domain of research during these last years. Several devices have been developed in order to answer this problem. Acoustic, electromagnetic or RFID technologies are used to find pipes in the underground. Ground Penetrating Radar (GPR) is also used to detect buried gas pipes. However it does not directly provide a 3D position but a reflection map called B-scan that the user must interpret. In this paper, we propose a novel method to automatically get the position of gas pipes with GPR acquisitions. This method uses a dictionary of theoretical pipe signatures. The correlation between each atom from the dictionary and the B-scan is used as feature in a two part supervised learning scheme. Our method has been applied to real data acquired on a test area and in real condition. The proposed method presents satisfying qualitative and quantitative results compared to other methods

Application of the curvelet transform for pipe detection in GPR images

International audienc

Application of the Curvelet Transform for clutter and noise removal in GPR data

International audienc