No mundo do processamento de dados de nuvem de pontos 3D, duas técnicas principais surgem frequentemente: classificação de nuvem de pontos e segmentação de nuvem de pontos. Embora ambas as técnicas sejam essenciais para a compreensão e análise de dados de nuvens de pontos, elas servem a propósitos diferentes e empregam métodos diferentes. Abaixo, detalhamos as principais diferenças entre essas duas abordagens e explicamos como elas são usadas para analisar dados 3D.

Classificação da nuvem de pontos

A classificação da nuvem de pontos envolve a atribuição de um único rótulo a cada ponto da nuvem. Este rótulo destina-se a categorizar o objeto ou recurso do mundo real ao qual o ponto corresponde. Por exemplo, ao processar uma nuvem de pontos capturada por LiDAR ou outros sensores 3D, os pontos individuais podem ser classificados como “solo”, “edifício”, “árvore” ou “carro”.

A classificação geralmente se concentra nas características globais da nuvem de pontos. Isso significa que o algoritmo usa as características gerais dos pontos na nuvem (como propriedades geométricas, intensidade ou cor) para determinar a qual categoria eles pertencem. O resultado da classificação é que cada ponto será atribuído a uma destas classes pré-definidas.

Principais características da classificação da nuvem de pontos:

• Cada ponto recebe um único rótulo de classe.

• As classificações normalmente são baseadas em características globais da nuvem de pontos.

• Fornece uma categorização de alto nível dos dados de nuvem de pontos (por exemplo, solo, vegetação, edifícios, etc.).

• Geralmente usado para detecção de objetos de uso geral e compreensão de cenas.

Segmentação de nuvem de pontos

A segmentação da nuvem de pontos, por outro lado, divide a nuvem de pontos em partes ou segmentos menores e mais gerenciáveis, com base em certas características ou propriedades compartilhadas. Em vez de simplesmente rotular pontos individuais, a segmentação visa agrupar pontos que compartilham características semelhantes. O objetivo é criar regiões ou clusters dentro da nuvem de pontos, onde todos os pontos de uma determinada região pertençam à mesma categoria.

A segmentação pode ser mais refinada em comparação com a classificação. Por exemplo, embora a classificação possa simplesmente rotular um grupo de pontos como “carro”, a segmentação pode ir além, diferenciando carros individuais em um estacionamento. Desta forma, a segmentação pode ser considerada um passo além da classificação, pois não apenas categoriza, mas também identifica relações espaciais e distinções entre objetos.

A segmentação depende tanto das características locais de pontos individuais (como sua posição, curvatura ou cor) quanto das relações entre pontos vizinhos. Ao analisar essas relações, o algoritmo é capaz de particionar a nuvem de pontos em segmentos distintos e significativos que podem ser analisados ​​separadamente.

Principais características da segmentação de nuvem de pontos:

• Agrupa pontos com base em propriedades compartilhadas ou relacionamentos espaciais.

• Cria regiões dentro da nuvem de pontos onde todos os pontos de uma região são semelhantes.

• A segmentação pode fornecer uma visão local mais detalhada dos dados em comparação com a classificação.

• Frequentemente usado para tarefas como detecção de objetos, reconstrução de superfície e mapeamento de ambiente.

Principais diferenças entre classificação e segmentação

Quando usar classificação versus segmentação

• A classificação de nuvem de pontos é ideal quando você precisa categorizar rapidamente uma grande nuvem de pontos com base em categorias ou recursos amplos. Por exemplo, se você estiver processando uma varredura LiDAR de uma cidade, a classificação poderá ajudá-lo a identificar rapidamente áreas de edifícios, estradas, vegetação e outras características da paisagem.

• A segmentação da nuvem de pontos é mais útil quando você precisa de uma análise detalhada da nuvem de pontos, como detectar objetos específicos ou identificar os limites de diferentes partes de uma cena. Por exemplo, em aplicações de veículos autônomos, a segmentação pode ajudar a detectar e distinguir entre pedestres, veículos e obstáculos rodoviários, agrupando pontos com base na proximidade e nas características.

Conclusão

Embora a classificação de nuvem de pontos e a segmentação de nuvem de pontos sejam técnicas valiosas na análise de dados de nuvem de pontos 3D, elas diferem significativamente em seus objetivos e métodos. A classificação oferece uma categorização global da nuvem de pontos, enquanto a segmentação divide os dados em regiões menores e mais detalhadas com base nas propriedades locais e nas relações entre os pontos. Dependendo da tarefa em questão, ambas as técnicas podem complementar-se e fornecer uma compreensão abrangente dos ambientes 3D.