تجزیه و تحلیل ابر 3D نقطه: طبقه بندی در مقابل تقسیم بندی

طبقه بندی ابر نقطه در مقابل تقسیم بندی:

درک دو روش اصلی در پردازش داده های سه بعدی

نمای کلی

در تجزیه و تحلیل داده های ابر سه بعدی ، دو روش اساسی به طور گسترده ای استفاده می شود:طبقه بندی ابر نقطهوتتقسیم ابر نقطهبشر در حالی که ممکن است شبیه به نظر برسند ، آنها به اهداف متمایز خدمت می کنند و روشهای مختلفی را درگیر می کنند. درک تفاوتهای آنها برای انتخاب ابزار مناسب برای کاربرد خاص شما مهم است - خواه در رانندگی خودمختار ، دوقلوهای دیجیتال ، برنامه ریزی شهری یا روباتیک.

1. طبقه بندی ابر نقطهطبقه بندی اختصاص می دهدتک برچسب به هر نقطهدر ابر بر اساس ویژگی های جهانی آن (به عنوان مثال ، شدت ، شکل یا بازتاب). هدف این است که هر نقطه را با توجه به نوع شیئی که نشان می دهد طبقه بندی کنید - مانند زمین ، پوشش گیاهی ، ساختمان یا وسیله نقلیه.

خصوصیات کلیدی:

• یک برچسب در هر نقطه (به عنوان مثال ، "درخت" ، "جاده" ، "ماشین")

• بر اساس ویژگی های هندسی یا رادیومتری جهانی

• معمولاً برای طبقه بندی شیء سطح بالا استفاده می شود

• به طور معمول در مدل سازی محیطی در مقیاس بزرگ یا تفسیر صحنه به کار می رود

برنامه های معمولی:

• طبقه بندی پوشش زمین

• تجزیه و تحلیل زمین و نقشه برداری

• درک ناوبری خودمختار

2. تقسیم ابر نقطهتقسیم بندیگروه ها به خوشه ها یا مناطق منسجم امتیاز می دهندبر اساس خصوصیات مشترک و روابط مکانی. تقسیم بندی به جای برچسب زدن نکات فردی ، آنها را در بخش های معنی دار سازماندهی می کند - اغلب مربوط به اشیاء فیزیکی متمایز یا سطوح است.

خصوصیات کلیدی:

• گروه های مشابه به بخش ها

• از هر دو ویژگی محلی و متن محله استفاده می کند

• تجزیه و تحلیل سطح شیء و تشخیص مرزی را قادر می سازد

• از وظایف پایین دست مانند تشخیص شی یا مدل سازی سطح پشتیبانی می کند

برنامه های معمولی:

• تشخیص و شناخت شیء

• تجزیه صحنه (به عنوان مثال ، جدا کردن اتومبیل در یک پارکینگ)

• بازسازی و مدل سازی سه بعدی

3. طبقه بندی در مقابل تقسیم بندی: مقایسه سریع

4. چه موقع استفاده از کدام تکنیک

• استفاده کردنطبقه بندیوقتی هدف استطبقه بندی سریع ، مقیاس پذیرمحیط هایی مانند شناسایی انواع زمین یا نقشه برداری از پوشش جنگل.

• استفاده کردنتقسیم بندیکیتجزیه و تحلیل ساختاری یا سطح شیء دقیقلازم است ، مانند جداسازی وسایل نقلیه ، ساختمان ها یا درختان جداگانه برای بازسازی یا بازرسی.

پایانطبقه بندی و تقسیم بندی ابر نقطه هر دو ابزار ضروری در گردش داده های داده های سه بعدی هستند. طبقه بندی صحنه های پیچیده را به دسته های دارای برچسب ساده می کند ، در حالی که تقسیم بندی بینش های ساختاری عمیق تری را ارائه می دهد. در بسیاری از موارد ، این تکنیک ها یکدیگر را تکمیل می کنند - طبقه بندی برای نمای کلی ، تقسیم بندی برای جزئیات. تسلط بر هر دو ، تجزیه و تحلیل سه بعدی قدرتمند ، دقیق تر و کاربردی را امکان پذیر می کند.

بینش های سه بعدی خود را تسریع کنید - تکنیک مناسب را برای کار درست انتخاب کنید.