Objectif académique : en utilisant les résultats obtenues par des chercheurs associés aux projet (observations), reconstruire automatiquement un modèle 3D sémantique de la voirie parisienne. On s'appuye pour cela sur une partie modélisation (procédurale) et une partie d'inférence/optimisation. Objectif Industriels : insérer les méthodes de la thèse dans les outils de Thales de façon à produire un modèle 3D complet de Paris adapté à la simulation de traffic et la navigation interactive.

Thèse en sciences et technologies de l'information géographique soutenue en 2016 (Université Paris-Est, en partenariat avec THALES):
Modélisation et Synthèse 3D Procédurale à Partir de Données Urbaines
Dirigée par Nicolas Paparoditis, encadrement : Julien Perret.

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Articles de revues avec comité de lecture

R. Cura, J. Perret, N. Paparoditis. A scalable and multi-purpose point cloud server (PCS) for easier and faster point cloud data management and processing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol.127, pp.39-56, May 2017.

Articles de conférences avec comité de lecture

R. Cura, J. Perret, N. Paparoditis. Point Cloud Server (PCS) : Point clouds in-base management and processing. ISPRS Annals of Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II-3/W5, pp.531-539, 2015.

R. Cura, J. Perret, N. Paparoditis. StreetGen: in-base procedural-based road generation. ISPRS Annals of Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II-3/W5, pp.409-416, 2015.