Table of Contents
تکنولوژی تشخیص نور و رانگینگ به طور گسترده ای برای گرفتن نمایش های دقیق 3D محیط ها استفاده می شود. پردازش داده های LIDAR شامل الگوریتم های مختلف است که ابرها نقطه را تجزیه و تحلیل می کنند تا اطلاعات معنی دار را استخراج کنند و اشیاء را شناسایی کنند.این مقاله الگوریتم های رایج مورد استفاده در تجزیه و تحلیل ابر نقطه و تحلیل و تشخیص شی را بررسی می کند.
پردازش داده های Cloud Data Processing
پردازش داده های ابر نقطه شامل فیلترینگ، تقسیم بندی و استخراج ویژگی است.این مراحل داده های خام را برای تجزیه و تحلیل بیشتر آماده می کند و دقت را بهبود می بخشد. فیلترینگ صدا و بیرون را حذف می کند، در حالی که تقسیم بندی نقطه ابر به مناطق معنی دار تقسیم می کند.
الگوریتم های تحلیل Cloud Point Cloud Analysis
چندین الگوریتم برای تجزیه و تحلیل ابرها نقطه استفاده می شود:
- ] فیلتر شبکه oxel: اندازه داده ها را با تقسیم فضا به voxels و جایگزینی نقاط با sroid کاهش می دهد.
- تقسیم بندی رشد منطقه ای: گروه ها بر اساس نزدیکی و شباهت به شناسایی اشیاء یا سطوح، امتیاز می دهند.
- ] تجزیه و تحلیل قطعات (PCA): استخراج ویژگی هایی مانند جهت گیری و انحنای سطوح.
- الگوریتم های پر جنب و جوش: مانند DBSCAN، که خوشه های نقاط نمایندگی اشیاء را مشخص می کند.
تکنیک های تشخیص شی
تشخیص شی در داده های LIDAR شامل شناسایی و طبقه بندی اشیاء در ابر نقطه است.
- جعبه گرد و غبار (FLT 1) اشیاء را در جعبه های حداقل برای تشخیص آسان تر بسته است.
- مدل های یادگیری ماشین: [FLT 1] مانند جنگل های تصادفی و ماشین آلات پشتیبانی آموزش دیده در ویژگی های ابر نقطه.
- رویکرد یادگیری برش: [FLT 1] استفاده از شبکه های عصبی مانند PointNet که به طور مستقیم ابرهای نقطه خام را پردازش می کنند.
این الگوریتم ها برنامه های کاربردی را در وسایل نقلیه مستقل، رباتیک و نقشه برداری با ارائه درک دقیق محیط زیست فعال می کنند.