در دنیای پردازش داده‌های ابری نقطه‌ای سه‌بعدی، دو تکنیک کلیدی اغلب مطرح می‌شوند: طبقه‌بندی ابر نقطه‌ای و تقسیم‌بندی ابر نقطه‌ای. در حالی که هر دو تکنیک برای درک و تجزیه و تحلیل داده‌های ابری نقطه یکپارچه هستند، اهداف متفاوتی را دنبال می‌کنند و از روش‌های متفاوتی استفاده می‌کنند. در زیر، تفاوت های کلیدی بین این دو رویکرد را بررسی می کنیم و نحوه استفاده از آنها برای تجزیه و تحلیل داده های سه بعدی را توضیح می دهیم.

طبقه بندی ابر نقطه ای

طبقه بندی ابر نقطه ای شامل اختصاص یک برچسب واحد به هر نقطه در ابر است. این برچسب برای دسته بندی شی یا ویژگی دنیای واقعی است که نقطه با آن مطابقت دارد. به عنوان مثال، هنگام پردازش یک ابر نقطه ای که توسط LiDAR یا سایر حسگرهای سه بعدی گرفته شده است، نقاط جداگانه ممکن است به عنوان "زمین"، "ساختمان"، "درخت" یا "ماشین" طبقه بندی شوند.

طبقه بندی به طور کلی بر ویژگی های جهانی ابر نقطه متمرکز است. این بدان معناست که الگوریتم از ویژگی های کلی نقاط در ابر (مانند ویژگی های هندسی، شدت یا رنگ آنها) استفاده می کند تا مشخص کند که به کدام دسته تعلق دارند. نتیجه طبقه بندی این است که هر امتیاز به یکی از این کلاس های از پیش تعریف شده اختصاص می یابد.

ویژگی های کلیدی طبقه بندی ابر نقطه ای:

• به هر نقطه یک برچسب کلاس اختصاص داده شده است.

• طبقه بندی ها معمولا بر اساس ویژگی های جهانی ابر نقطه است.

• یک طبقه بندی در سطح بالایی از داده های ابر نقطه ای (به عنوان مثال، زمین، پوشش گیاهی، ساختمان ها، و غیره) ارائه می دهد.

• معمولاً برای تشخیص شیء همه منظوره و درک صحنه استفاده می شود.

تقسیم بندی ابر نقطه ای

از طرف دیگر، تقسیم‌بندی ابر نقطه‌ای، ابر نقطه‌ای را بر اساس ویژگی‌ها یا ویژگی‌های مشترک به بخش‌ها یا بخش‌های کوچکتر و قابل مدیریت‌تر تقسیم می‌کند. هدف تقسیم بندی، به جای برچسب گذاری صرف نقاط منفرد، گروه بندی نقاطی است که ویژگی های مشابهی دارند. هدف ایجاد مناطق یا خوشه‌ها در ابر نقطه است، جایی که تمام نقاط یک منطقه معین به یک دسته تعلق دارند.

تقسیم بندی می تواند در مقایسه با طبقه بندی ریزدانه تر باشد. به عنوان مثال، در حالی که طبقه بندی ممکن است به سادگی گروهی از نقاط را به عنوان "ماشین" برچسب گذاری کند، تقسیم بندی می تواند با متمایز کردن خودروهای جداگانه در یک پارکینگ بیشتر شود. به این ترتیب، تقسیم بندی را می توان مرحله ای فراتر از طبقه بندی در نظر گرفت، زیرا نه تنها روابط فضایی و تمایز بین اشیاء را طبقه بندی می کند، بلکه شناسایی می کند.

تقسیم بندی بر هر دو ویژگی محلی نقاط منفرد (مانند موقعیت، انحنا یا رنگ آنها) و روابط بین نقاط همسایه متکی است. با تجزیه و تحلیل این روابط، الگوریتم قادر است ابر نقطه را به بخش‌های متمایز و معنی‌دار تقسیم کند که می‌توانند به طور جداگانه تجزیه و تحلیل شوند.

ویژگی های کلیدی تقسیم بندی ابر نقطه ای:

• نقاط را بر اساس ویژگی های مشترک یا روابط فضایی گروه بندی می کند.

• مناطقی را در ابر نقطه ایجاد می کند که در آن همه نقاط یک منطقه مشابه هستند.

• تقسیم بندی می تواند نمای دقیق و محلی بیشتری از داده ها در مقایسه با طبقه بندی ارائه دهد.

• اغلب برای کارهایی مانند تشخیص اشیا، بازسازی سطح و نقشه برداری محیط استفاده می شود.

تفاوت های کلیدی بین طبقه بندی و تقسیم بندی

زمان استفاده از طبقه بندی در مقابل تقسیم بندی

• طبقه بندی ابر نقطه ای زمانی ایده آل است که باید به سرعت یک ابر نقطه بزرگ را بر اساس دسته بندی ها یا ویژگی های گسترده دسته بندی کنید. برای مثال، اگر در حال پردازش یک اسکن LiDAR از یک شهر هستید، طبقه‌بندی می‌تواند به شما کمک کند تا به سرعت مناطق ساختمان‌ها، جاده‌ها، پوشش گیاهی و سایر ویژگی‌های چشم‌انداز را شناسایی کنید.

• تقسیم بندی ابر نقطه ای زمانی مفیدتر است که به تجزیه و تحلیل دقیق ابر نقطه نیاز دارید، مانند تشخیص اشیاء خاص یا شناسایی مرزهای قسمت های مختلف یک صحنه. به عنوان مثال، در برنامه‌های خودروی خودمختار، بخش‌بندی می‌تواند با گروه‌بندی نقاط بر اساس مجاورت و ویژگی‌ها، به شناسایی و تمایز بین عابران پیاده، وسایل نقلیه و موانع جاده کمک کند.

نتیجه گیری

در حالی که طبقه‌بندی ابر نقطه‌ای و تقسیم‌بندی ابر نقطه‌ای هر دو تکنیک‌های ارزشمندی در تجزیه و تحلیل داده‌های ابر نقطه‌ای سه‌بعدی هستند، اما در اهداف و روش‌هایشان تفاوت چشمگیری دارند. طبقه‌بندی یک دسته‌بندی جهانی از ابر نقطه ارائه می‌کند، در حالی که تقسیم‌بندی داده‌ها را بر اساس ویژگی‌های محلی و روابط بین نقاط به مناطق کوچک‌تر و دقیق‌تر تقسیم می‌کند. بسته به وظیفه ای که در دست دارید، هر دو تکنیک می توانند مکمل یکدیگر باشند و درک جامعی از محیط های سه بعدی ارائه دهند.