Mūžīgi mainīgajā realitātes iegūšanas pasaulē strauji pieaug labākais un biezu punktu mākoņu datu plūdis, kas tradicionālo metožu dēļ rada nozīmīgas grūtības. Tomēr mākslīgais intelekts (AI) šajā scenārija gluži kā izglābis. Realitātes iegūšanas tehnoloģiju attīstība ir pārveidojusi datu iegūšanas un apstrādes procesu, nodrošinot efektīvākus darba procesus, neapdraudot kvalitāti.
Viena no svarīgām realitātes iegūšanas nākamajām apstrādes posmām ir punktu mākoņu segmentācija, ko sauc arī par punktu mākoņu klasifikāciju (PCC). Šis process ir piedzīvojis ievērojamu pārmaiņu virkni, lai spētu risināt milzīgo datu plūdi. Automatizācija ir kļuvusi par nepieciešamību, lai izvairītos no šauruma vietām un apstrādātu masīvus datu daudzumus, kas rodas realitātes iegūšanas procesā.
Dr. Bernhards Metzlers, Heksagons Tehnoloģijas Centra attēlošanas un punktu mākoņu vadītājs, uzsver tehniskos sasniegumus lidāras tehnoloģijās, kas ļāva iegūt augstākas izšķirtspējas objektus daudz īsākā laika posmā. Tas, kombinēts ar efektīviem mērīšanas procesiem, ir ievērojami palielinājis datu iegūšanas efektivitāti, rezultātā radot lielas punktu mākoņa datu plūsmas.
Tomēr izaicinājums ir šo milzīgo datu apstrāde, kas var sasniegt miljardus punktu. Šiem punktiem jābūt sakārtotiem un klasificētiem, lai veiktu nozīmīgu analīzi un modelēšanu. Heksagona punktu mākoņu klasifikācija ir balstīta uz dziļās mācīšanās tehnoloģiju, kur punktu mākoņš ir ievads neironu tīkla procesā. Šāda pieeja ir ievērojami uzlabojusi klasifikācijas procesa efektivitāti un precizitāti salīdzinājumā ar tradicionālām mašīnmācīšanās tehnikām.
Pagātnē tradicionālā mašīnmācīšanās balstījās uz roku veidotiem atribūtiem, lai klasificētu punktus, pamatojoties uz tādiem atribūtiem kā krāsa, līmeņainība utt. Tomēr AI un dziļās mācīšanās ieviešana ir revolucionējusi punktu mākoņu segmentāciju. Tagad AI algoritmi var analizēt līdz pat 64 raksturlielumiem katram atsevišķam punktam, ļaujot precīzāku un precīzāku klasifikāciju.
AI izmantošana realitātes iegūšanas R&D vidēs ir pārvērtusi punktu mākoņu segmentāciju par semantisko segmentāciju, kur punkti tiek pieskaitīti konkrētām objektu klasēm. Šīs augstās tehnoloģijas ne tikai paātrina kopējo procesu, bet arī uzlabo rezultātu kvalitāti un uzticamību.
Secinājumā var teikt, ka AI integrēšana realitātes iegūšanā ir revolucionējusi punktu mākoņu segmentācijas procesu. Dziļās mācīšanās algoritmu un uzlabotu automatizācijas tehniku izmantošana ir ļāvusi veidot gludākus darba procesus, ātrāk apstrādāt datus un uzlabot precizitāti, klasificējot un analizējot punktu mākoņus. Kad realitātes iegūšanas pasaule turpina attīstīties, AI nolīgs neapšaubāmu nozīmīgu lomu šīs tehnoloģijas nākotnē.
The source of the article is from the blog exofeed.nl