В мире обработки данных трехмерного облака точек часто используются два ключевых метода — классификация облака точек и сегментация облака точек. Хотя оба метода являются неотъемлемой частью понимания и анализа данных облака точек, они служат разным целям и используют разные методы. Ниже мы разберем ключевые различия между этими двумя подходами и объясним, как они используются для анализа 3D-данных.

Классификация облаков точек

Классификация облака точек предполагает присвоение каждой точке облака одной метки. Эта метка предназначена для категоризации реального объекта или объекта, которому соответствует точка. Например, при обработке облака точек, полученного с помощью LiDAR или других 3D-датчиков, отдельные точки могут быть классифицированы как «земля», «здание», «дерево» или «автомобиль».

Классификация обычно ориентирована на глобальные особенности облака точек. Это означает, что алгоритм использует общие характеристики точек в облаке (например, их геометрические свойства, интенсивность или цвет), чтобы определить, к какой категории они принадлежат. Результатом классификации является то, что каждая точка будет отнесена к одному из этих заранее определенных классов.

Ключевые характеристики классификации облаков точек:

• Каждой точке присваивается одна метка класса.

• Классификации обычно основаны на глобальных характеристиках облака точек.

• Обеспечивает высокоуровневую категоризацию данных облака точек (например, земля, растительность, здания и т. д.).

• Обычно используется для обнаружения объектов общего назначения и понимания сцены.

Сегментация облака точек

Сегментация облака точек, с другой стороны, делит облако точек на более мелкие, более управляемые части или сегменты на основе определенных общих характеристик или свойств. Вместо того, чтобы просто маркировать отдельные точки, сегментация направлена ​​на группировку точек, имеющих схожие характеристики. Цель состоит в том, чтобы создать регионы или кластеры в облаке точек, где все точки в данном регионе принадлежат к одной и той же категории.

Сегментация может быть более детальной по сравнению с классификацией. Например, в то время как классификация может просто пометить группу точек как «автомобиль», сегментация может пойти дальше, дифференцируя отдельные автомобили на парковке. Таким образом, сегментацию можно считать шагом за пределы классификации, поскольку она не только классифицирует, но и определяет пространственные отношения и различия между объектами.

Сегментация основана как на локальных особенностях отдельных точек (таких как их положение, кривизна или цвет), так и на отношениях между соседними точками. Анализируя эти взаимосвязи, алгоритм может разделить облако точек на отдельные значимые сегменты, которые можно анализировать отдельно.

Ключевые характеристики сегментации облака точек:

• Группирует точки на основе общих свойств или пространственных отношений.

• В облаке точек создаются регионы, в которых все точки региона одинаковы.

• Сегментация может обеспечить более детальное локальное представление данных по сравнению с классификацией.

• Часто используется для таких задач, как обнаружение объектов, реконструкция поверхности и картографирование окружающей среды.

Ключевые различия между классификацией и сегментацией

Когда использовать классификацию или сегментацию

• Классификация облаков точек идеальна, когда вам нужно быстро классифицировать большое облако точек на основе широких категорий или функций. Например, если вы обрабатываете сканирование города с помощью LiDAR, классификация может помочь вам быстро определить области зданий, дорог, растительности и других особенностей ландшафта.

• Сегментация облака точек более полезна, когда вам нужен подробный анализ облака точек, например, обнаружение определенных объектов или определение границ различных частей сцены. Например, в приложениях для автономных транспортных средств сегментация может помочь обнаруживать и различать пешеходов, транспортные средства и дорожные препятствия путем группировки точек на основе близости и особенностей.

Заключение

Хотя классификация облака точек и сегментация облака точек являются ценными методами анализа трехмерных данных облака точек, они существенно различаются по своим целям и методам. Классификация предлагает глобальную категоризацию облака точек, тогда как сегментация разбивает данные на более мелкие и более подробные области на основе локальных свойств и отношений между точками. В зависимости от поставленной задачи оба метода могут дополнять друг друга и обеспечивать комплексное понимание трехмерной среды.