Projet : ISA - Modélisation à partir de plans

Participants : Christian Ah-Soon, Suzanne Collin, Philippe Dosch, Gérald Masini, Gemma Sánchez, Salvatore Tabbone, Karl Tombre.

Mots clés : modélisation géométrique, reconstruction 3D, reconnaissance graphique, analyse de documents, reconnaissance de graphiques, plans architecturaux, reconnaissance de symboles .

Résumé :

Nous nous intéressons actuellement à la reconstruction d'ensembles architecturaux à partir de l'analyse de plans de type avant-projet. Cette année, nos efforts ont principalement porté sur la mise au point d'une méthode de reconnaissance de symboles architecturaux efficace et aussi générique que possible, ainsi que sur le développement d'un logiciel permettant à l'utilisateur de piloter le processus d'analyse en interagissant si nécessaire à toutes les étapes.

Pour simuler des environnements architecturaux et urbains complexes, et pouvoir y naviguer de manière virtuelle, il est nécessaire de les modéliser. Quand les environnements sont d'une grande complexité, les modèles qu'il est actuellement possible d'obtenir par les techniques de vision sont insuffisants, à la fois en précision et en densité. En nous appuyant sur les compétences de l'équipe en analyse de documents graphiques, nous nous intéressons à l'analyse des plans disponibles pour ces environnements, qui permet d'obtenir des modèles plus robustes et plus complets. Les informations fournies par ces plans peuvent être utilisées seules ou être fusionnées avec d'autres données.

C'est dans ce contexte que nous travaillons en particulier sur l'analyse de plans d'architecture pour la modélisation d'un édifice. L'idée est de numériser et d'analyser des plans de type avant-projet (permis de construire), pour aboutir à une modélisation en termes d'entités architecturales, permettant en particulier la « navigation » virtuelle dans l'édifice. Dans un premier temps, nous abordons le problème de l'analyse 2D du plan de chaque étage pris individuellement. Un premier ensemble de méthodes a été mis au point, permettant de séparer les « couches » géométriques (traits forts, hachurage, traits fins, annotations) et de reconnaître les entités de base telles que les murs, les cloisons intérieures et les principales menuiseries (fenêtres et portes), par simple analyse structurelle. Une seconde approche a ensuite été développée, privilégiant la recherche des pièces, puis l'analyse de leurs dispositions relatives, et enfin la reconnaissance des éléments de séparation et des menuiseries, ce qui permet une description de l'édifice en termes d'espaces architecturaux. Les figures 4 et 5 montrent un résultat typique de cette analyse spatiale.

**Figure 4:** Un plan numérisé.
$\includegraphics[width=2in] {Sc}$

**Figure 5:** Élévation 3D obtenue après analyse spatiale du plan de la Fig. 4.
$\includegraphics[width=2in] {Sc3d}$

Un point faible de ces deux approches restait la reconnaissance des menuiseries, qui peuvent être très variées. Nous nous sommes donc concentrés cette année sur la mise au point d'un système générique de reconnaissance de symboles architecturaux. Les modèles des différents symboles possibles sont représentés sous forme d'un ensemble d'entrées composées principalement d'une liste de contraintes portant sur les primitives de l'image (segments et arcs) censées constituer les symboles. Ces contraintes sont de deux types : contraintes de connexion, qui décrivent les relations de connexion entre les primitives, et contraintes simples, qui décrivent tous les autres types de relations, en utilisant des égalités, des inégalités, les caractéristiques des primitives, des opérations arithmétiques et des prédicats simples. Pour réduire le coût algorithmique du système, l'ensemble des modèles est regroupé dans un réseau unique de contraintes, à travers lequel on propage les hypothèses de mise en correspondance, qui sont progressivement agglomérées en hypothèses de plus haut niveau, jusqu'à la reconnaissance finale [[10],[22]]. Les résultats obtenus sont encourageants (cf. Fig. 6).

**Figure 6:** Resultats pour un plan simple (1700`x`1600) vectorisé en 300 segments et arcs
[Exemple de plan] $\includegraphics[width=3.5in]{prele.ps}$ [Traits fins] $\includegraphics[width=3.5in]{preleGraFins.ps}$ [Symboles] $\includegraphics[width=3.2in]{PreleSymb.eps}$

Nous travaillons aussi depuis fin 1996 sur un contrat avec le CNET (voir section 7.1), qui porte également sur la reconstruction 3D d'intérieurs de bâtiments à partir des plans d'architecture, mais avec une approche plus interactive. L'application sous-jacente est l'aide au positionnement d'antennes pour la propagation d'ondes hertziennes (téléphonie mobile en intérieur...). Tout en exploitant dans toute la mesure du possible les résultats déjà obtenus en analyse automatique, il s'agit dans ce contexte de prévoir la présence de « l'homme dans la boucle » à chaque étape du processus, donc de proposer une méthode semi-automatisée de reconstruction. Le maximum de tâches est bien entendu réalisé par le système, mais avec une interface homme-machine adaptée et une intégration complète de méthode d'édition et d'interaction à chaque étape de la reconstruction.

**Figure 7:** Le logiciel MICA en mode édition sur la vectorisation du plan de la Fig. 4.
$\includegraphics[width=2.5in] {mica}$

Le logiciel MICA est ainsi en cours de développement. Il s'appuie sur la plate-forme Isadora (voir 5.2) et offre la possibilité d'apporter une aide à la décision entre chaque phase de l'analyse, soit par l'activation d'un traitement spécifique à effectuer en fonction de la nature des données traitées, soit par le choix manuel des paramètres du traitement, soit encore par la correction interactive des données intermédiaires (données vectorielles, symboles, texte...) [[33],[28]]. Les modules de traitement de bas-niveau et d'analyse globale sont d'ores et déjà implantés, ainsi que les interactions élémentaires sur les données vectorisées. L'utilisateur peut ainsi visualiser et manipuler de manière conviviale les différents résultats obtenus. Outre l'implantation du module de reconnaissance de symboles décrit précédemment, nous avons développé, au sein de l'interface, un module de « tuilage » permettant de découper de grosses images, difficiles à manipuler sous cette forme, de traiter séparément les différentes « tuiles » et de fusionner ensuite les résultats obtenus. La figure 7 est une copie d'écran du logiciel MICA en mode édition vectorielle.

En collaboration avec l'université autonome de Barcelone, dans le cadre d'une cotutelle de thèse, nous travaillons aussi sur l'analyse de textures 2D des plans architecturaux. Le travail initié à Barcelone sur la reconnaissance de structures planes (carrelage, etc.) a été poursuivi à Nancy par l'utilisation d'algorithmes génétiques pour une meilleure segmentation. Un module plus spécifique de reconnaissance de cages d'escaliers a aussi été développé.

Fin 1998, nous avons commencé l'étude du passage du 2D au 3D, par appariement entre étages fondé sur une technique de mise en correspondance symbolique. Les indices les plus forts (colonnes sèches) sont traités en premier, d'autre contribuent également à la recherche de la mise en correspondance (cages d'escalier, coins...)