В постоянно развиващия се свят на събирането на реалност, увеличаващото се потапяне в бързо иподетайлни данни за облаки от точки представлява значителни предизвикателства за традиционните методи. Въпреки това, изкуствен интелект (AI) се е появил като спасител в тази ситуация. Постигнатите напредъци в технологията на събирането на реалност са променили процеса на събиране и обработване на данни, осигурявайки по-ефективни работни процеси, без да се компрометира качеството.
Една от решаващите стъпки в последващата обработка на събраната реалност е сегментацията на облака от точки, известна още като класификация на облака от точки (Point Cloud Classification – PCC). Този процес е изпитал значителни преобразувания в развитието си, за да се справи с потока от данни. Автоматизацията е станала неотмена, за да се избегнат бутони и да се справят с масивното количество данни, генерирани от събиране на реалност.
Доктор Бернхард Метслер, ръководител на отдела „Изображение и облак от точки“ в Hexagon Technology Centre, подчертава техническите постижения в лидарната технология, които са позволили придобиването на обекти с по-голяма резолюция в по-кратки срокове. Това, заедно с широките работни методи за измерване, е значително увеличило ефективността на събирането на данни и води до създаването на големи облаци от точки.
Въпреки това, предизвикателството си намира в обработката на тези големи обеми данни, които може да достигнат милиарди точки. Тези точки трябва да бъдат почистени и класифицирани, за да позволят смислен анализ и моделиране. Класификацията на облака от точки на Hexagon се базира на дълбоко обучение (deep learning), при което облакът от точки е вход за невронна мрежа. Този подход значително подобрява ефективността и точността на процеса на класификация в сравнение с традиционните техники за машинно обучение.
В миналото, традиционното машинно обучение се базираше на ръчно изработени характеристики, за да класифицира точките въз основа на атрибути като цвят, планираност и други. Въпреки това, въвеждането на изкуствен интелект и дълбоко обучение е революционизирало сегментацията на облаци от точки. Алгоритмите на изкуствения интелект могат да анализират до 64 характеристики за всяка отделна точка, което позволява по-точна и прецизна класификация.
Използването на изкуствен интелект в рамките на R&D средите на събирането на реалност превръща сегментацията на облаците от точки в семантична сегментация, където точките се присвояват на конкретни обектни класове. Тази напреднала технология не само ускорява целия процес, но и повишава качеството и надеждността на резултатите.
В заключение, въвеждането на изкуствен интелект в събирането на реалност е променило процеса на сегментация на облаци от точки. Използването на алгоритми за дълбоко обучение и напредни техники за автоматизация е позволило по-гладки работни процеси, по-бърза обработка на данни и по-висока точност при класификацията и анализа на облаците от точки. С развитието на света на събирането на реалност, изкуственият интелект непременно ще играе все по-значителна роля в формирането на бъдещето на тази технология.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl