什么是三維點(diǎn)云分割

什么是點(diǎn)云分割？

點(diǎn)云是世界的一種非結(jié)構(gòu)化三維數(shù)據(jù)表示，通常由激光雷達(dá)傳感器、立體相機(jī)或深度傳感器采集。它由一系列單個(gè)點(diǎn)組成，每個(gè)點(diǎn)由 x、y 和 z 坐標(biāo)定義。

點(diǎn)云分割將這些點(diǎn)聚類成表示環(huán)境中的表面、物體或結(jié)構(gòu)的不同語義部分。其目標(biāo)是根據(jù)在三維場(chǎng)景中代表的內(nèi)容將每個(gè)點(diǎn)分類到特定的對(duì)象類別中，例如“汽車”、“道路”、“建筑物”或“樹”。

為什么要對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行分割？

點(diǎn)云的語義分割使得機(jī)器能夠通過為點(diǎn)分配語義標(biāo)簽來感知和與其三維環(huán)境交互，從而促進(jìn)對(duì)象識(shí)別、分類和跟蹤。由于先進(jìn)的三維傳感器和深度學(xué)習(xí)算法，這種技術(shù)在準(zhǔn)確性和效率方面取得了顯著改進(jìn)，從而在機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)駕駛車輛和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域開發(fā)了應(yīng)用。

分割使機(jī)器能夠區(qū)分關(guān)鍵對(duì)象，理解它們之間的關(guān)系，并推斷環(huán)境的整體結(jié)構(gòu)。這種語義解釋對(duì)于障礙物避免、路徑規(guī)劃和對(duì)象交互等任務(wù)至關(guān)重要。

分割將原始點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化表示，使下游算法能夠分析和利用數(shù)據(jù)。

點(diǎn)云分割技術(shù)

研究人員已經(jīng)開發(fā)了各種算法方法來解決點(diǎn)云分割問題，每種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和局限性。在本節(jié)中，我們將探討用于點(diǎn)云分割的一些最突出的技術(shù)。

區(qū)域增長(zhǎng)算法：簡(jiǎn)單而有效的方法區(qū)域增長(zhǎng)方法從種子點(diǎn)開始迭代擴(kuò)展，添加滿足特定幾何接近度或特征相似性標(biāo)準(zhǔn)的相鄰點(diǎn)。雖然這些算法簡(jiǎn)單直觀，但其性能嚴(yán)重依賴于種子點(diǎn)的選擇和閾值調(diào)整。

聚類算法：

無監(jiān)督分組相似點(diǎn)像 k-means、DBSCAN 和 OPTICS 這樣的技術(shù)將分割視為一個(gè)無監(jiān)督的聚類問題，根據(jù)特征相似性將點(diǎn)分組。然而，它們對(duì)于集群形狀、密度和間隔做出了假設(shè)，這些假設(shè)可能與實(shí)際環(huán)境不匹配。

基于圖的方法：

捕捉空間結(jié)構(gòu)和關(guān)系基于圖的方法通過將點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為圖表示來捕捉三維數(shù)據(jù)的復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)和關(guān)系。復(fù)雜的圖算法，例如歸一化割和條件隨機(jī)場(chǎng)（CRFs），可以識(shí)別語義簇。這些方法的主要局限性是需要大型點(diǎn)云的計(jì)算復(fù)雜度。

深度學(xué)習(xí)方法

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)徹底改變了點(diǎn)云分割，實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的結(jié)果。架構(gòu)，如 PointNet、PointNet++、圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCNs）和 PointCNN 已被提出來處理非結(jié)構(gòu)化的點(diǎn)云并直接學(xué)習(xí)高級(jí)語義特征。雖然這些方法強(qiáng)大，但它們具有高計(jì)算需求。

點(diǎn)云分割的應(yīng)用

點(diǎn)云分割正在通過使機(jī)器能夠以前所未有的方式感知和與其環(huán)境交互，從而改變各個(gè)行業(yè)。一些關(guān)鍵應(yīng)用及其影響如下：

物流和供應(yīng)鏈操作

在物流領(lǐng)域，點(diǎn)云分割支持一代新型的自動(dòng)化系統(tǒng)，能夠在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航和操作。倉(cāng)庫(kù)、航運(yùn)港口和聯(lián)運(yùn)設(shè)施利用這項(xiàng)技術(shù)部署智能機(jī)器人、自動(dòng)引導(dǎo)車（AGVs）和自動(dòng)駕駛卡車，高效地移動(dòng)貨物和材料。

通過精確分割和理解其周圍環(huán)境，這些自動(dòng)化系統(tǒng)可以安全地穿過狹窄的過道、避開障礙物，并為最大效率優(yōu)化路線。點(diǎn)云分割還通過允許機(jī)器識(shí)別和分類不同類型的貨物，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)裝卸和庫(kù)存管理。

醫(yī)療診斷和治療規(guī)劃

在醫(yī)療領(lǐng)域，點(diǎn)云分割改變了醫(yī)療專業(yè)人員可視化和分析患者數(shù)據(jù)的方式。激光雷達(dá)掃描和分割技術(shù)在牙科中創(chuàng)建了患者牙齒和口腔結(jié)構(gòu)的高度詳細(xì)的三維模型，使牙醫(yī)能夠識(shí)別病理變化、評(píng)估解剖特征并計(jì)劃精確的治療。

基于點(diǎn)云分割數(shù)據(jù)的疾病診斷算法研究（來源：https://arxiv.org/abs/2112.04863）

同樣，點(diǎn)云分割應(yīng)用于 MRI 和 CT 掃描等醫(yī)學(xué)成像模式，協(xié)助檢測(cè)、診斷和監(jiān)測(cè)各種疾病，包括腫瘤和異常情況。病變及其周圍組織的精確建模還有助于精確的治療，例如癌癥治療中的精確放療計(jì)劃。

基礎(chǔ)設(shè)施管理

點(diǎn)云分割顯著影響基礎(chǔ)設(shè)施管理。通過將激光雷達(dá)技術(shù)與基于無人機(jī)的調(diào)查相結(jié)合，公司生成了關(guān)鍵資產(chǎn)（如基站、管道和鐵路）的高度詳細(xì)的三維點(diǎn)云。

測(cè)量和資產(chǎn)管理

通過分割，可以自動(dòng)對(duì)這些點(diǎn)云進(jìn)行分類和分析，以跟蹤資產(chǎn)狀況、識(shí)別潛在問題并確保符合安全法規(guī)。例如，將植被與基礎(chǔ)設(shè)施組件分割可以讓公用事業(yè)公司監(jiān)測(cè)清除距離，并防止?jié)撛诘幕馂?zāi)等危險(xiǎn)。

建筑和采礦作業(yè)

在建筑和采礦領(lǐng)域，點(diǎn)云分割提高了重型機(jī)械操作員的情景感知和安全性。通過提供環(huán)境的詳細(xì)三維表示，這項(xiàng)技術(shù)使操作員能夠在復(fù)雜或狹窄空間中以更高的精度導(dǎo)航和定位設(shè)備，如挖掘機(jī)、自卸車和起重機(jī)。

分割算法可以檢測(cè)工人接近機(jī)械的情況，警報(bào)操作員，并防止?jié)撛谑鹿?。在船舶港口和鐵路場(chǎng)地，點(diǎn)云分割還通過精確控制處理集裝箱和貨物的起重機(jī)和機(jī)器臂來實(shí)現(xiàn)裝卸任務(wù)的自動(dòng)化。

機(jī)器人技術(shù)

各個(gè)行業(yè)的自動(dòng)移動(dòng)機(jī)器人越來越依賴于點(diǎn)云分割來感知和導(dǎo)航周圍環(huán)境。從末端交付機(jī)器人到設(shè)施監(jiān)控和無接觸醫(yī)療助理，這項(xiàng)技術(shù)對(duì)于評(píng)估可穿越區(qū)域、避開障礙物并與物體和人員交互至關(guān)重要。

通過準(zhǔn)確地分割和理解環(huán)境，這些機(jī)器人可以安全、高效地執(zhí)行任務(wù)，例如倉(cāng)儲(chǔ)、工業(yè)檢查、衛(wèi)生和醫(yī)療用品交付。點(diǎn)云分割使得可以在各種環(huán)境中部署自動(dòng)系統(tǒng)，推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新和效率。

結(jié)論

點(diǎn)云分割正在改變各個(gè)行業(yè)，并使機(jī)器能夠以前所未有的方式感知和與世界交互。從自動(dòng)化物流操作到推進(jìn)醫(yī)療診斷和賦予自動(dòng)系統(tǒng)的能力，這項(xiàng)技術(shù)正在推動(dòng)效率、安全性和創(chuàng)新的顯著改進(jìn)。