الکتروهایو

هوش مصنوعی / الکترونیک / برنامه‌نویسی

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پردازش ابر نقاط Point Cloud در بینایی کامپیوتر

پردازش-ابر-نقاط-Point Cloud در بینایی کامپیوتر - سایت الکتروهایو
در این مقاله می‌خوانید:

زمان تخمینی مطالعه: 6 دقیقه

در بسیاری از کاربردهای بینایی کامپیوتر، مهندسان داده‌ها را به صورت دستی جمع آوری می‌کنند. پردازش ابر نقاط (Point Cloud Processing) شامل مجموعه‌ای از نقاط کوچک در فضای سه بعدی است، یعنی نقاطی که توسط یک اسکنر لیزری سه بعدی گرفته می‌شوند. هر نقطه در این ابر حاوی اطلاعات غنی است، مانند مختصات سه بعدی (x، y، z)، اطلاعات رنگ (r، g، b)، بردارهای سطح، و غیره. این داده‌ها نشان دهنده توزیع فضایی و ویژگی‌های سطح هدف هستند. جمع‌آوری دستی اغلب منجر به جمع‌آوری داده‌های نادرست یا گمشده، زمان صرف شده در یک مکان و هزینه‌های بالاتر برای مشتری می‌شود.

ابر نقاط Point Cloud چیست؟

داده‌های ابر نقاط یک نمایش دیجیتالی جامع از یک شی سه بعدی است. ابزارهای پیشرفته مانند اسکنرهای سه بعدی، LiDAR و نرم افزار فتوگرامتری مختصات x، y و z را اندازه گیری می‌کنند و سطح مختلف جسم را ثبت می‌کنند. هر یک از این نکات در مورد شکل و ساختار جسم به ما آگاهی می‌دهند. به عنوان مثال، هنگام اسکن یک ساختمان، هر نقطه از ابر تشکیل شده نشان دهنده یک نقطه واقعی بر روی دیوار، پنجره، راه پله یا هر سطحی است که پرتو لیزر با آن برخورد می‌کند. اسکنر زوایای عمودی و افقی ایجاد شده توسط پرتو لیزر را برای محاسبه مختصات x، y و z ترکیب می‌کند. هر نقطه مجموعه‌ای از سیستم‌های مختصات سه بعدی را با داده‌های RGB و شدت تولید می‌کند.

اسکنر سه بعدی داده‌های ابر نقاط را جمع آوری می‌کند.

نمایش متراکم تر با نقاط، ویژگی‌های ظریف‌تری مانند بافت و ویژگی‌های کوچک ایجاد می‌کند. وقتی روی این تصویر زوم می‌کنیم، ابر نقاط حاوی نقاط کوچکی است. در واقع منطقه‌ای با نقاط بیشتر، محیط اسکن شده را واضح‌تر نشان می‌دهد.

پوینت کلود چگونه تولید می‌شود؟

ایجاد ابر نقاط به معنای گرفتن یک منطقه با اندازه‌گیری نقاط متعدد با استفاده از اسکنر لیزری سه بعدی است. می‌توانید به سرعت یک ابر با استفاده از دستگاه نقشه‌برداری تلفن همراه، Lidar مبتنی بر استاتیک یا تلفن‌های همراه مجهز به ابر نقطه Lidar بسازید.

  • اسکن استاتیک: اسکن استاتیک از یک اسکنر لیزری زمینی (TLS) متصل به سه پایه استفاده می‌کند. این روش ابر نقاط را با اسکن یک سری مکان‌های همپوشانی ایجاد می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که تمام زوایای یک منطقه نقشه برداری شده را پوشش می‌دهد. بنابراین در مرحله پس از پردازش، مجموعه داده‌های فردی ادغام می‌شوند تا یک ابر نقاط(Point Cloud) دقیق ایجاد کنند.
  • نقشه برداری سیار: نقشه برداری سیار فرآیند مشابهی را انجام می‌دهد، اگرچه دقت کمتری دارد. با این حال، نقشه‌برداری سیار اسکن‌هایی را در حال حرکت انجام می‌دهد. این اسکنر بر روی یک وسیله نقلیه یا پهپاد نصب شده است تا اسکن سیار بتواند نتایج بهتری را به همراه داشته باشد. بنابراین، یک ابر واحد نتیجه پردازش پس از ادغام نقاط از اسکن‌های متعدد است.

روش‌های پردازش پوینت کلود

الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر قابلیت‌های پردازش ابر نقاط را ارائه می‌کنند که عبارتند از: ثبت ابر نقاط، تطبیق شکل با point cloud سه بعدی و توانایی خواندن، نوشتن، ذخیره، نمایش و مقایسه ابر نقاط است. روش‌های پردازش ابر نقاط، نقشه‌ای را با ابر نقاط ثبت‌شده می‌سازند، نقشه را برای تصحیح رانش بهینه می‌کنند و محلی‌سازی نقشه را انجام می‌دهند. بسیاری از این روش‌ها از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای ایجاد پردازش ابری نقاط استفاده می‌کنند.

  • روش مبتنی بر یادگیری عمیق: پردازش داده‌های ابر نقاط نامنظم و ساختار نیافته، با وجود موفقیت یادگیری عمیق در پردازش داده‌های تصویر ساختاریافته دوبعدی، یک چالش بزرگ باقی مانده است. بسیاری از مطالعات سعی می‌کنند از CNN های سه بعدی برای یادگیری نمایش حجم پوینت کلود سه بعدی استفاده کنند. انگیزه آنها موفقیت چشمگیر CNN ها در تصاویر دو بعدی است.
  • پردازش Point Cloud مبتنی بر GAN: شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) نتایج امیدوارکننده‌ای را در یادگیری انواع مختلف توزیع داده‌های پیچیده نشان داده‌اند. برخی از محققان نشان دادند که یک اصلاح ساده در تکنیک GAN فعلی برای ابر نقاط نامناسب است. دلیل آن محدودیت‌های تبعیض کننده(discriminator) تعریف نشده است.
  • پردازش پوینت کلود مبتنی بر ترانسفورماتور: مدل‌های ترانسفورماتور علاقه قابل توجهی به پردازش ابری نقطه سه‌بعدی پیدا کرده‌اند و عملکرد قابل‌توجهی را در کارهای مختلف سه‌بعدی نشان داده‌اند.
  • شبکه‌بندی آموخته شده برای پردازش Point Cloud

کاربردهای ابر نقاط

فناوری پوینت کلود (Point Cloud) در سال های اخیر به ابزاری پیشرفته با کاربردهای گسترده در صنایع مختلف تبدیل شده است. این کاربردها شامل جمع آوری نقاط داده در یک فضای سه بعدی، یعنی نمایش‌های بسیار دقیق از محیط‌های دنیای واقعی است.

  • معماری و ساخت و ساز: معماران، مهندسان و طراحان می‌توانند با کمک مدل‌سازی ابر نقاط، سایت یا محل پروژه را دقیقا اندازه‌گیری کرده و پروژه را بر طبق آن برنامه‌ریزی کنند. کسب‌وکارهای ساختمانی از این تکنولوژی برای ایجاد پایه‌ای برای طراحی ساختمان استفاده می‌کنند. آنها با استفاده از پوینت کلود یک مدل سه بعدی از ساختمان ایجاد می‌کنند.
  • نقشه‌برداری سه بعدی و برنامه‌ریزی شهری: این فناوری همچنین نقشه‌برداری سنتی و برنامه‌ریزی شهری را متحول کرده است. با ثبت میلیون‌ها مجموعه از نقاط داده با اسکنرهای لیزری یا فتوگرامتری، امکان ایجاد نقشه‌های سه بعدی بسیار دقیق از مناظر، ساختمان‌ها و زیرساخت‌ها با این تکنولوژی فراهم می‌شود. داده‌های پوینت کلود مدل‌های سه‌بعدی از تمام ساختارها، جاده‌ها و سایر ویژگی‌های شهرها را تولید می‌کنند. آنها مکان اجسام و ارتفاع آنها را مشخص می‌کنند.
  • واقعیت مجازی و واقعیت افزوده: در کاربردهای واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) از داده‌های ابر نقاط به شدت استفاده می‌شود. کاربران می‌توانند با استفاده از مدل‌های پوینت کلود در تنظیمات VR/AR، محیط مجازی را با واقع‌گرایی استثنایی کاوش کنند.
  • کنترل کیفیت و بازرسی صنعتی: در یک محیط صنعتی، تولید ابر نقاط نقش مهمی در فرآیندهای بازرسی و کنترل کیفیت دارد. با ثبت تصاویر سه بعدی دقیق از اشیاء ساخته شده، اندازه‌گیری دقیق، تشخیص عیب و تجزیه و تحلیل ساختاری امکان‌پذیر می‌شود.
  • رباتیک و وسایل نقلیه خودمختار: توسعه سیستم‌های رباتیک و وسایل نقلیه خودران (AVs) به شدت به فناوری پوینت کلود بستگی دارد. حسگرهای LiDAR به وسایل نقلیه خودران (AVs) اجازه می‌دهند محیط‌های پیچیده را اسکن و هدایت کنند. آنها از داده‌های Point Cloud برای شناسایی موانع، تعیین بهترین مسیر و جلوگیری از برخورد استفاده می‌کنند.
لوگو الکتروهایو

الکتروهایو در خدمت مخاطبان عزیز می‌باشد. ما در تیم الکتروهایو در تلاش برای تهیه مقالات و مطالب به روز هستیم. لطفا برای مطالب و مقالات بیشتر با ما همراه باشید.

مطالب مرتبط:

داده‌های اسمی Nominal Data - الکتروهایو

داده‌های اسمی Nominal Data چیست؟

داده‌های اسمی(Nominal Data) یکی از اساسی‌ترین انواع داده‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها است. شناسایی و تفسیر آن در بسیاری از زمینه‌ها از جمله آمار، علوم کامپیوتر، روانشناسی و بازاریابی ضروری است. این مقاله ویژگی‌ها، کاربردها و تفاوت‌های داده‌های اسمی

ادامه مطلب »
حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی

حاشیه‌نویسی داده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. حاشیه‌نویسی‌ها برچسب‌هایی هستند که داده‌ها را شناسایی و طبقه‌بندی می‌کنند یا قطعات مختلف اطلاعات را با یکدیگر مرتبط می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از آنها به

ادامه مطلب »
هوش مصنوعی در باستان شناسی و کاربردهای آن - سایت الکتروهایو

هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای می‌تواند داشته باشد؟

مکان‌های باستان‌شناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگ‌هایی که آنها را تولید کرده‌اند، پویا و متنوع بودند. برخی از آنها کاملاً عشایری بودند و مرتباً موقعیت خود را تغییر می‌دادند. برخی از آنها فواصل بسیار زیادی را مهاجرت کردند، در

ادامه مطلب »
با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید - سایت الکتروهایو

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای کاملاً کانولوشنال

تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده در اطراف اشیاء شناسایی شده، مکان یک شی را در یک تصویر شناسایی و مکان‌یابی می‌کند. اهمیت تشخیص اشیاء را نمی‌توان به اندازه کافی بیان

ادامه مطلب »
با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی

یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science) موضوعاتی هستند که در تمامی بخش‌های فناوری اطلاعات در مورد آن بحث و گفتگو وجود دارد. امروزه همه چیز در حال خودکار شدن است، و برنامه‌های کاربردی نیز به سرعت در

ادامه مطلب »
داده‌های اسمی Nominal Data - الکتروهایو

داده‌های اسمی Nominal Data چیست؟

داده‌های اسمی(Nominal Data) یکی از اساسی‌ترین انواع داده‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها است. شناسایی …

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی

حاشیه‌نویسی داده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. …

هوش مصنوعی در باستان شناسی و کاربردهای آن - سایت الکتروهایو

هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای می‌تواند داشته باشد؟

مکان‌های باستان‌شناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگ‌هایی که آنها را تولید کرده‌اند، پویا و …

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید - سایت الکتروهایو

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای کاملاً کانولوشنال

تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده …

تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی - سایت الکتروهایو

تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی

تصویربرداری چند طیفی تکنیکی است که نور را در طیف وسیعی از باندهای طیفی، فراتر …