În lumea în continuă evoluție a capturării realității, fluxul tot mai mare de date de înaltă densitate și rapiditate a norilor de puncte a reprezentat provocări semnificative pentru metodele tradiționale. Cu toate acestea, inteligența artificială (IA) a apărut ca salvator în acest scenariu. Progresele în tehnologia de captare a realității au transformat procesul de captare și prelucrare a datelor, oferind fluxuri de lucru mai eficiente fără a compromite calitatea.
Unul dintre pașii critici în prelucrarea ulterioară a capturii realității este segmentarea norului de puncte, cunoscută și sub numele de clasificare a norilor de puncte (PCC). Acest proces a suferit o schimbare semnificativă în dezvoltarea sa pentru a ține pasul cu fluxul masiv de date. Automatizarea a devenit imperativă pentru a evita blocajele și pentru a manipula cantitățile masive de date generate prin capturarea realității.
Dr. Bernhard Metzler, șeful departamentului de imagistică și nori de puncte la Centrul de Tehnologie Hexagon, subliniază realizările tehnologice în tehnologia lidar, care au permis obținerea de obiecte cu rezoluție mai mare într-un timp mai scurt. Acest lucru, combinat cu fluxuri de lucru de măsurare eficiente, a crescut considerabil eficiența capturii datelor, rezultând în generarea de nori de puncte mari.
Cu toate acestea, provocarea constă în prelucrarea acestor cantități vaste de date, care pot ajunge la miliarde de puncte. Aceste puncte trebuie curățate și clasificate pentru a permite analiza și modelarea semnificative. Clasificarea norului de puncte Hexagon se bazează pe învățarea profundă, în care norul de puncte este introdus într-o rețea neurală. Această abordare a îmbunătățit semnificativ eficiența și acuratețea procesului de clasificare în comparație cu tehnicile tradiționale de învățare automată.
În trecut, învățarea automată tradițională se baza pe caracteristici create manual pentru a clasifica punctele în funcție de atribute precum culoarea, planaritatea etc. Cu toate acestea, introducerea IA și a învățării profunde a revoluționat segmentarea norilor de puncte. Algoritmii de IA pot analiza acum până la 64 de caracteristici pentru fiecare punct în parte, permițând o clasificare mai precisă și exactă.
Utilizarea IA în mediile de cercetare și dezvoltare a captării realității a transformat segmentarea norului de puncte în segmentarea semantică, în care punctele sunt atribuite claselor de obiecte specifice. Această tehnologie avansată nu numai că accelerează procesul în ansamblu, dar și îmbunătățește calitatea și fiabilitatea rezultatelor.
În concluzie, integrarea IA în captarea realității a revoluționat procesul de segmentare a norului de puncte. Utilizarea algoritmilor de învățare profundă și a tehnicilor avansate de automatizare a permis fluxuri de lucru mai lină, procesare mai rapidă a datelor și o acuratețe îmbunătățită în clasificarea și analizarea norilor de puncte. Pe măsură ce lumea capturării realității continuă să progreseze, IA va juca, fără îndoială, un rol din ce în ce mai important în modelarea viitorului acestei tehnologii.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz