Nel mondo dell'elaborazione dei dati delle nuvole di punti 3D, emergono spesso due tecniche chiave: la classificazione delle nuvole di punti e la segmentazione delle nuvole di punti. Sebbene entrambe le tecniche siano parte integrante della comprensione e dell'analisi dei dati delle nuvole di punti, servono a scopi diversi e utilizzano metodi diversi. Di seguito, analizziamo le principali differenze tra questi due approcci e spieghiamo come vengono utilizzati per analizzare i dati 3D.

Classificazione delle nuvole di punti

La classificazione della nuvola di punti prevede l'assegnazione di una singola etichetta a ciascun punto della nuvola. Questa etichetta ha lo scopo di classificare l'oggetto o la caratteristica del mondo reale a cui corrisponde il punto. Ad esempio, durante l'elaborazione di una nuvola di punti acquisita da LiDAR o altri sensori 3D, i singoli punti potrebbero essere classificati come "terreno", "edificio", "albero" o "auto".

La classificazione è generalmente focalizzata sulle caratteristiche globali della nuvola di punti. Ciò significa che l'algoritmo utilizza le caratteristiche generali dei punti nella nuvola (come le loro proprietà geometriche, intensità o colore) per determinare a quale categoria appartengono. Il risultato della classifica è che ogni punto verrà assegnato ad una di queste classi predefinite.

Caratteristiche chiave della classificazione delle nuvole di punti:

• Ad ogni punto viene assegnata una singola etichetta di classe.

• Le classificazioni sono generalmente basate sulle caratteristiche globali della nuvola di punti.

• Fornisce una categorizzazione di alto livello dei dati della nuvola di punti (ad esempio, terreno, vegetazione, edifici, ecc.).

• Comunemente utilizzato per il rilevamento di oggetti generici e la comprensione della scena.

Segmentazione della nuvola di punti

La segmentazione della nuvola di punti, invece, divide la nuvola di punti in parti o segmenti più piccoli e più gestibili in base a determinate caratteristiche o proprietà condivise. Invece di etichettare semplicemente i singoli punti, la segmentazione mira a raggruppare insieme i punti che condividono caratteristiche simili. L'obiettivo è creare regioni o cluster all'interno della nuvola di punti, in cui tutti i punti all'interno di una determinata regione appartengono alla stessa categoria.

La segmentazione può essere più dettagliata rispetto alla classificazione. Ad esempio, mentre la classificazione può semplicemente etichettare un gruppo di punti come “auto”, la segmentazione può andare oltre differenziando le singole auto in un parcheggio. In questo modo, la segmentazione può essere considerata un passo oltre la classificazione, poiché non solo categorizza ma identifica anche le relazioni spaziali e le distinzioni tra gli oggetti.

La segmentazione si basa sia sulle caratteristiche locali dei singoli punti (come la loro posizione, curvatura o colore) sia sulle relazioni tra i punti vicini. Analizzando queste relazioni, l'algoritmo è in grado di suddividere la nuvola di punti in segmenti distinti e significativi che possono essere analizzati separatamente.

Caratteristiche principali della segmentazione della nuvola di punti:

• Raggruppa punti in base a proprietà condivise o relazioni spaziali.

• Crea regioni all'interno della nuvola di punti in cui tutti i punti in una regione sono simili.

• La segmentazione può fornire una visione locale più dettagliata dei dati rispetto alla classificazione.

• Spesso utilizzato per attività quali rilevamento di oggetti, ricostruzione di superfici e mappatura ambientale.

Differenze chiave tra classificazione e segmentazione

Quando utilizzare la classificazione e la segmentazione

• La classificazione delle nuvole di punti è ideale quando è necessario classificare rapidamente una nuvola di punti di grandi dimensioni in base a categorie o caratteristiche generali. Ad esempio, se stai elaborando una scansione LiDAR di una città, la classificazione può aiutarti a identificare rapidamente aree di edifici, strade, vegetazione e altri elementi del paesaggio.

• La segmentazione della nuvola di punti è più utile quando è necessaria un'analisi dettagliata della nuvola di punti, ad esempio il rilevamento di oggetti specifici o l'identificazione dei confini di diverse parti di una scena. Ad esempio, nelle applicazioni per veicoli autonomi, la segmentazione può aiutare a rilevare e distinguere tra pedoni, veicoli e ostacoli stradali raggruppando punti in base alla prossimità e alle caratteristiche.

Conclusione

Sebbene la classificazione e la segmentazione delle nuvole di punti siano entrambe tecniche preziose nell'analisi dei dati delle nuvole di punti 3D, differiscono significativamente nei loro obiettivi e metodi. La classificazione offre una categorizzazione globale della nuvola di punti, mentre la segmentazione suddivide i dati in regioni più piccole e più dettagliate in base alle proprietà locali e alle relazioni tra i punti. A seconda del compito da svolgere, entrambe le tecniche possono completarsi a vicenda e fornire una comprensione completa degli ambienti 3D.