3D 点群データ処理の世界では、点群分類と点群セグメンテーションという 2 つの主要な技術が頻繁に登場します。どちらの手法も点群データの理解と分析に不可欠ですが、目的が異なり、使用する方法も異なります。以下では、これら 2 つのアプローチの主な違いを詳しく説明し、3D データを分析するためにそれらがどのように使用されるかを説明します。

点群の分類

点群の分類では、点群内の各点に 1 つのラベルを割り当てます。このラベルは、その点が対応する現実世界のオブジェクトまたはフィーチャを分類することを目的としています。たとえば、LiDAR またはその他の 3D センサーによってキャプチャされた点群を処理する場合、個々の点は「地面」、「建物」、「木」、または「車」として分類される可能性があります。

分類は通常、点群のグローバルな特徴に焦点を当てます。これは、アルゴリズムがクラウド内のポイントの全体的な特性 (幾何学的特性、強度、色など) を使用して、ポイントがどのカテゴリに属する​​かを決定することを意味します。分類の結果、各ポイントはこれらの事前定義されたクラスのいずれかに割り当てられます。

点群分類の主な特徴:

• 各ポイントには単一のクラス ラベルが割り当てられます。

• 分類は通常、点群のグローバルな特徴に基づいています。

• 点群データ (地面、植生、建物など) の高レベルの分類を提供します。

• 汎用の物体検出とシーンの理解によく使用されます。

点群セグメンテーション

一方、点群セグメンテーションは、特定の共有特性またはプロパティに基づいて、点群をより小さく管理しやすい部分またはセグメントに分割します。セグメンテーションは、単に個々のポイントにラベルを付けるのではなく、同様の特徴を共有するポイントをグループ化することを目的としています。目標は、点群内に領域またはクラスターを作成し、特定の領域内のすべての点が同じカテゴリに属する​​ようにすることです。

セグメンテーションは、分類と比較してより詳細に行うことができます。たとえば、分類では単に点のグループに「車」というラベルを付けるだけですが、セグメント化では駐車場にある個々の車を区別することでさらに進めることができます。このように、セグメンテーションは、分類するだけでなく、オブジェクト間の空間的な関係や区別も識別するため、分類を超えた一歩であると考えることができます。

セグメンテーションは、個々の点の局所的な特徴 (位置、曲率、色など) と隣接する点間の関係の両方に依存します。これらの関係を分析することにより、アルゴリズムは点群を、個別に分析できる個別の意味のあるセグメントに分割することができます。

点群セグメンテーションの主な特徴:

• 共有プロパティまたは空間関係に基づいてポイントをグループ化します。

• 領域内のすべての点が類似する領域を点群内に作成します。

• セグメンテーションは、分類と比較して、データのより詳細なローカルビューを提供できます。

• 物体検出、表面再構成、環境マッピングなどのタスクによく使用されます。

分類とセグメンテーションの主な違い

分類とセグメンテーションをいつ使用するか

• 点群分類は、広範なカテゴリまたは特徴に基づいて大規模な点群を迅速に分類する必要がある場合に最適です。たとえば、都市の LiDAR スキャンを処理している場合、分類は建物、道路、植生、その他の景観特徴のエリアを迅速に識別するのに役立ちます。

• 点群セグメンテーションは、特定のオブジェクトの検出やシーンのさまざまな部分の境界の識別など、点群の詳細な分析が必要な場合にさらに便利です。たとえば、自動運転車アプリケーションでは、セグメンテーションは、近接性と特徴に基づいてポイントをグループ化することで、歩行者、車両、道路の障害物を検出して区別するのに役立ちます。

結論

点群分類と点群セグメンテーションはどちらも 3D 点群データの分析において貴重な手法ですが、目的と方法が大きく異なります。分類では点群をグローバルに分類することができますが、セグメンテーションではローカルなプロパティと点間の関係に基づいて、データをより小さくより詳細な領域に分割します。当面のタスクに応じて、両方のテクニックを相互に補完し、3D 環境を包括的に理解することができます。