ในโลกของการประมวลผลข้อมูลพอยต์คลาวด์ 3 มิติ มีเทคนิคสำคัญสองประการเกิดขึ้นบ่อยครั้ง ได้แก่ การจัดประเภทพอยต์คลาวด์ และการแบ่งส่วนพอยต์คลาวด์ แม้ว่าเทคนิคทั้งสองจะเป็นส่วนสำคัญในการทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลพอยต์คลาวด์ แต่ก็มีจุดประสงค์ที่แตกต่างกันและใช้วิธีการที่แตกต่างกัน ด้านล่างนี้ เราจะแจกแจงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองแนวทางนี้ และอธิบายวิธีการใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล 3 มิติ

การจำแนกประเภทพอยต์คลาวด์

การจำแนกประเภทพอยต์คลาวด์เกี่ยวข้องกับการกำหนดป้ายกำกับเดียวให้กับแต่ละจุดในคลาวด์ ป้ายกำกับนี้มีไว้เพื่อจัดหมวดหมู่วัตถุหรือคุณลักษณะในโลกแห่งความเป็นจริงที่สอดคล้องกับประเด็นนั้น ตัวอย่างเช่น เมื่อประมวลผลพอยต์คลาวด์ที่ LiDAR หรือเซ็นเซอร์ 3 มิติอื่นๆ จับไว้ แต่ละจุดอาจถูกจัดประเภทเป็น "พื้นดิน" "อาคาร" "ต้นไม้" หรือ "รถยนต์"

โดยทั่วไปการจำแนกประเภทจะเน้นไปที่คุณลักษณะระดับโลกของพอยต์คลาวด์ ซึ่งหมายความว่าอัลกอริทึมจะใช้ลักษณะโดยรวมของจุดต่างๆ ในคลาวด์ (เช่น คุณสมบัติทางเรขาคณิต ความเข้ม หรือสี) เพื่อกำหนดว่าจุดเหล่านั้นอยู่ในหมวดหมู่ใด ผลลัพธ์ของการจำแนกประเภทคือ แต่ละจุดจะถูกกำหนดให้กับหนึ่งในคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเหล่านี้

ลักษณะสำคัญของการจำแนกพอยต์คลาวด์:

• แต่ละจุดถูกกำหนดป้ายกำกับคลาสเดียว

• การจำแนกประเภทโดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับคุณลักษณะส่วนกลางของพอยต์คลาวด์

• ให้การจัดหมวดหมู่ระดับสูงของข้อมูล point cloud (เช่น พื้นดิน พืชพรรณ อาคาร ฯลฯ)

• ใช้สำหรับการตรวจจับวัตถุทั่วไปและการทำความเข้าใจฉาก

การแบ่งส่วนพอยต์คลาวด์

ในทางกลับกัน การแบ่งส่วนพอยต์คลาวด์จะแบ่งพอยต์คลาวด์ออกเป็นส่วนหรือเซ็กเมนต์ที่เล็กกว่าและจัดการได้ง่ายกว่า โดยขึ้นอยู่กับลักษณะหรือคุณสมบัติที่ใช้ร่วมกันบางอย่าง แทนที่จะเพียงแค่ระบุแต่ละจุด การแบ่งส่วนมีจุดมุ่งหมายเพื่อจัดกลุ่มจุดต่างๆ เข้าด้วยกันซึ่งมีคุณลักษณะคล้ายกัน เป้าหมายคือการสร้างภูมิภาคหรือคลัสเตอร์ภายในพอยต์คลาวด์ โดยที่จุดทั้งหมดภายในภูมิภาคที่กำหนดอยู่ในหมวดหมู่เดียวกัน

การแบ่งส่วนอาจมีความละเอียดมากกว่าเมื่อเทียบกับการจัดประเภท ตัวอย่างเช่น แม้ว่าการจัดหมวดหมู่อาจเพียงแต่ติดป้ายกลุ่มของจุดต่างๆ ว่าเป็น "รถยนต์" แต่การแบ่งส่วนสามารถดำเนินต่อไปได้ด้วยการแยกแยะรถยนต์แต่ละคันในลานจอดรถ ด้วยวิธีนี้ การแบ่งส่วนถือได้ว่าเป็นขั้นตอนที่นอกเหนือไปจากการจัดหมวดหมู่ เนื่องจากไม่เพียงแต่จัดหมวดหมู่เท่านั้น แต่ยังระบุความสัมพันธ์เชิงพื้นที่และความแตกต่างระหว่างวัตถุอีกด้วย

การแบ่งส่วนจะขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของแต่ละจุด (เช่น ตำแหน่ง ความโค้ง หรือสี) และความสัมพันธ์ระหว่างจุดใกล้เคียง ด้วยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เหล่านี้ อัลกอริธึมจึงสามารถแบ่งพอยต์คลาวด์ออกเป็นส่วนที่แตกต่างและมีความหมายซึ่งสามารถวิเคราะห์แยกกันได้

ลักษณะสำคัญของการแบ่งส่วนพอยต์คลาวด์:

• จัดกลุ่มคะแนนตามคุณสมบัติที่ใช้ร่วมกันหรือความสัมพันธ์เชิงพื้นที่

• สร้างขอบเขตภายในพอยต์คลาวด์โดยที่จุดทั้งหมดในภูมิภาคจะคล้ายกัน

• การแบ่งส่วนสามารถให้มุมมองข้อมูลในท้องถิ่นที่มีรายละเอียดมากขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับการจำแนกประเภท

• มักใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุ การสร้างพื้นผิวใหม่ และการทำแผนที่สภาพแวดล้อม

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการจำแนกประเภทและการแบ่งส่วน

เมื่อใดควรใช้การจำแนกประเภทและการแบ่งส่วน

• Point Cloud Classification เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการจัดหมวดหมู่ Point Cloud ขนาดใหญ่อย่างรวดเร็วตามหมวดหมู่หรือคุณสมบัติกว้างๆ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังประมวลผลการสแกน LiDAR ของเมือง การจัดหมวดหมู่สามารถช่วยให้คุณระบุพื้นที่ของอาคาร ถนน พืชพรรณ และลักษณะภูมิทัศน์อื่นๆ ได้อย่างรวดเร็ว

• การแบ่งส่วน Point Cloud มีประโยชน์มากกว่าเมื่อคุณต้องการการวิเคราะห์โดยละเอียดของ Point Cloud เช่น การตรวจจับวัตถุเฉพาะ หรือการระบุขอบเขตของส่วนต่างๆ ของฉาก ตัวอย่างเช่น ในการใช้งานยานยนต์ไร้คนขับ การแบ่งส่วนสามารถช่วยตรวจจับและแยกแยะระหว่างคนเดินถนน ยานพาหนะ และสิ่งกีดขวางบนถนน โดยการจัดกลุ่มจุดต่างๆ ตามความใกล้ชิดและคุณลักษณะต่างๆ

บทสรุป

แม้ว่าการจำแนกประเภท Point Cloud และการแบ่งส่วน Point Cloud จะเป็นเทคนิคที่มีคุณค่าในการวิเคราะห์ข้อมูล Point Cloud แบบ 3 มิติ แต่ก็มีความแตกต่างกันอย่างมากในวัตถุประสงค์และวิธีการ การจำแนกประเภทนำเสนอการจัดหมวดหมู่ทั่วโลกของพอยต์คลาวด์ ในขณะที่การแบ่งส่วนจะแบ่งข้อมูลออกเป็นขอบเขตที่เล็กลงและมีรายละเอียดมากขึ้น โดยขึ้นอยู่กับคุณสมบัติเฉพาะที่และความสัมพันธ์ระหว่างจุดต่างๆ เทคนิคทั้งสองสามารถเสริมซึ่งกันและกันและให้ความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม 3 มิติ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับงานที่ทำอยู่