ビジュアルAIガイド
点群処理
点群は、多くの場合、LiDAR または深度センサーから実際のオブジェクトと空間の形状をキャプチャする 3D 点 (X、Y、Z) のセットです。
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概要
点群処理は、機械がこれらの生の 3D ドットを整理、整理、理解して世界を認識、セグメント化、ナビゲートする方法です。
ディープダイブ
点群は順序がなく、不規則な間隔であり、固定グリッドがないため、整然としたピクセル配列用に構築された標準的な画像ニューラル ネットワークにとって扱いにくくなります。データもまばらで、多くの場合巨大です。1 回の LiDAR スイープで数十万のポイントを保持できることがあります。処理パイプラインは通常、ダウンサンプリング (ボクセル グリッドなど)、ノイズと外れ値の除去、表面法線の推定、反復最近接点などのアルゴリズムを使用して複数のスキャンを 1 つの座標フレームに登録します。理解のために、PointNet は、ポイントごとの共有ネットワークと順序を無視した対称最大プーリング ステップを使用して、生のポイントで直接学習する先駆けとなりました。 PointNet++、KPConv、スパース 3D 畳み込みなどの新しいモデルは、ローカル近傍をキャプチャし、3D オブジェクトの検出、セマンティック セグメンテーション、形状分類を可能にします。
現実世界の実装
自動運転車は、LiDAR 点群をリアルタイムで処理して、自動車、自転車、歩行者を検出し、走行可能な空間をマッピングします。
測量士や建設チームは、レーザー スキャナーからの点群を使用して、施工済みの 3D モデルを作成し、構造の変化を検出します。
文化遺産プロジェクトでは、デジタル保存と修復のために彫像や建物をスキャンして高密度の点群を作成します。
ロボットは、深度カメラの点群を使用して、箱のピッキング、不規則な部品の把握、雑然とした空間での障害物の回避を行います。
点群処理の将来
ポイントトランスフォーマーとアテンションベースのモデルは、システムが長距離の 3D 構造を推論する方法を改善しています。 LiDAR ポイントとカメラ画像の緊密な融合により、自律性のためのより豊かで堅牢な認識が得られます。大規模なラベルなしスキャンに対する自己監視型事前トレーニングによりラベル付けコストが削減される一方、疎で量子化されたネットワークにより車両やロボットにリアルタイム処理が推進されます。ガウス スプラッティングや暗黙的なフィールドなどのニューラル表現は生の雲をますます補完し、ポイントベースの 3D シーン モデルと連続 3D シーン モデルの間の境界線を曖昧にしています。
実践する
なぜそれが重要なのか
- 速度とスケール. Visual AI は、検査、検出、タグ付けタスクを大規模に自動化できます。
- ビルドの選択. クリエイティブ チームは、手動での修正を減らし、より迅速にコンセプトのプロトタイプを作成できます。
- チームとワークフロー. 以前は処理が困難であった画像信号やビデオ信号を操作に使用できるようになります。
気をつけてください
- 出所が不明瞭な場合、肖像権と同意が法的リスクとなる可能性があります。
- モデルのパフォーマンスは、照明、人口統計、環境によって異なる場合があります。
- 信頼度のしきい値が監視されない限り、誤検知は気付かれない可能性があります。
次のステップ
- 精度、再現率、エラーコストの許容基準を定義します。
- 実際の生産条件に一致するデータを使用してテストします。
- 信頼性の低い予測や影響の大きい予測については、人間によるレビューを追加します。
- モデルのドリフトを追跡し、カメラまたはデータセットの変更後に再検証します。
探検を続けましょう
よくある質問
点群処理とは何ですか?
点群は、多くの場合、LiDAR または深度センサーから実際のオブジェクトと空間の形状をキャプチャする 3D 点 (X、Y、Z) のセットです。点群処理は、機械がこれらの生の 3D ドットを整理、整理、理解して世界を認識、セグメント化、ナビゲートする方法です。
点群とは何ですか?
点群は、オブジェクトとシーンのジオメトリをキャプチャする、X、Y、Z 座標 (場合によっては色や強度を加えたもの) を持つ一連の点です。
標準画像 CNN を点群に直接適用できないのはなぜですか?
画像 CNN は固定ピクセル グリッドを前提としていますが、点群は不規則で順序性がないため、特殊なアーキテクチャが必要です。
点群ネットワークが尊重しなければならない重要なプロパティは何ですか?
同じクラウドを任意の順序でリストできるため、ネットワークは点の順序に関係なく同一の出力を生成する必要があります。
PointNet はどのようにして順序の独立性を実現したのでしょうか?
PointNet は、共有ネットワークで各ポイントを処理し、対称的で順序を無視する max-pooling で集約します。
反復最近接点 (ICP) アルゴリズムは何を行うのですか?
ICP は、2 つのスキャン間で近くの点を繰り返し照合し、それらを最もよく位置合わせする剛体変換を見つけて、位置合わせに使用します。