Analyse d'images et apprentissage machine pour la détection des altérations des pierres des monuments historiques

La préservation des monuments historiques exige une surveillance de leur état pour assurer la sécurité des visiteurs et planifier au mieux les opérations de restauration.Cette surveillance repose essentiellement sur une observation visuelle réalisée par des experts sur site et sur un lourd et fastid...

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Kaydedildi:
Detaylı Bibliyografya
Yazar: Idjaton, Koubouratou, 1992-
Diğer Yazarlar: Treuillet, Sylvie, 19..- (Tez danışmanı), Achard, Catherine, 1970-...., chercheuse en informatique (Muarız), Elmoataz, Abderrahim, 19..-...., enseignant-chercheur en informatique (Muarız), Desquesnes, Xavier, 1985- (Muarız), Brunetaud, Xavier, 1978- (Muarız), Tougne Rodet, Laure, 19..-...., informaticienne (Muarız), Bosché, Frédéric, 19..- (Muarız), Harba, Rachid, 19..-...., auteur en sciences de l'ingénieur (Muarız)
Materyal Türü: Thèse numérique
Dil:Français
Baskı/Yayın Bilgisi: 2022.
Konular:
Online Erişim:Accès au texte intégral
https://theses.univ-orleans.fr/public/2022ORLE1053_va.pdf
http://www.theses.fr/2022ORLE1053/abes
https://theses.hal.science/tel-04244516
Not: Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Catherine Achard (Président du jury) ; Catherine Achard, Abderrahim Elmoataz, Xavier Desquesnes, Xavier Brunetaud, Laure Tougne Rodet, Frédéric Bosché, Rachid Harba (Membre(s) du jury) ; Catherine Achard, Abderrahim Elmoataz (Rapporteur(s))
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Variante du titre:Image processing and machine learning for stone alterations detection in historical monuments
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245 1 0 |a Analyse d'images et apprentissage machine pour la détection des altérations des pierres des monuments historiques   |c Koubouratou Idjaton ; sous la direction de Sylvie Treuillet. 
256 |a Données textuelles 
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500 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) 
500 |a Partenaire(s) de recherche : Laboratoire Pluridisciplinaire de recherche en ingénierie des systèmes, mécanique et énergétique (Orléans ; 2008-....) (Laboratoire) 
500 |a Autre(s) contribution(s) : Catherine Achard (Président du jury) ; Catherine Achard, Abderrahim Elmoataz, Xavier Desquesnes, Xavier Brunetaud, Laure Tougne Rodet, Frédéric Bosché, Rachid Harba (Membre(s) du jury) ; Catherine Achard, Abderrahim Elmoataz (Rapporteur(s)) 
502 |a Thèse de doctorat. Sciences et techniques de l'ingénieur / Mathématiques et informatique (STI-MI). Orléans. 2022 
520 |a La préservation des monuments historiques exige une surveillance de leur état pour assurer la sécurité des visiteurs et planifier au mieux les opérations de restauration.Cette surveillance repose essentiellement sur une observation visuelle réalisée par des experts sur site et sur un lourd et fastidieux travail d inventaire et d annotations manuelles sur des photos. Cette thèse propose de nouveaux outils d aide au diagnostic assisté par ordinateur, basés sur l intelligence artificielle pour réaliser une détection automatique des altérations des pierres dans des images couleurs. Une plateforme Web opérationnelle permet aux experts d appliquer les algorithmes proposés et de visualiser les résultats de segmentation pierre-à-pierre et de détecter les altérations des pierres via une interface conviviale, pour faciliter leur diagnostic sur les façades des châteaux. Ces contributions ouvrent la voie au développement d un outil convivial multi acteurs pour un diagnostic plus précis des grands monuments. 
520 |a The preservation of historical monuments requires monitoring their condition to ensure the safety of visitors and to plan restoration operations as well as possible. This monitoring relies mainly on visual observation by experts on site and a heavy and tedious work of inventory and manual annotations on photos. This thesis proposes new computer-assisted diagnostic tools based on artificial intelligence to perform automatic detection of stone alterations in color images. An operational web platform allows experts to apply the proposed algorithms and to visualize the results of stone-to-stone segmentation and stone alteration detection via a user-friendly interface, to facilitate their diagnosis on castle facades. These contributions pave the way for the development of a user-friendly multi-actor tool for a more accurate diagnosis of large monuments. 
538 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
650 |a Innovation 
650 |a Monuments historiques  |x Conservation et restauration 
650 |a Acquisition automatique des données 
650 |a Photogrammétrie en architecture 
650 |a Thèses et écrits académiques 
651 |a Chambord (Loir-et-Cher)  |x Château 
651 |a Chaumont-sur-Loire (Loir-et-Cher)  |x Château 
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700 1 |a Harba, Rachid,  |d 19..-....,  |c auteur en sciences de l'ingénieur.  |4 opn 
710 2 |a Université d'Orléans.  |4 dgg 
856 4 |q PDF  |s 8161395  |u http://www.theses.fr/2022ORLE1053/document  |z Accès au texte intégral 
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