什么是點云分割？

點云是世界的一種非結構化三維數據表示，通常由激光雷達傳感器、立體相機或深度傳感器采集。它由一系列單個點組成，每個點由 x、y 和 z 坐標定義。

點云分割將這些點聚類成表示環境中的表面、物體或結構的不同語義部分。其目標是根據在三維場景中代表的內容將每個點分類到特定的對象類別中，例如“汽車”、“道路”、“建筑物”或“樹”。

為什么要對點云進行分割？

點云的語義分割使得機器能夠通過為點分配語義標簽來感知和與其三維環境交互，從而促進對象識別、分類和跟蹤。由于先進的三維傳感器和深度學習算法，這種技術在準確性和效率方面取得了顯著改進，從而在機器人技術、自動駕駛車輛和增強現實等領域開發了應用。

分割使機器能夠區分關鍵對象，理解它們之間的關系，并推斷環境的整體結構。這種語義解釋對于障礙物避免、路徑規劃和對象交互等任務至關重要。

分割將原始點云轉換為結構化表示，使下游算法能夠分析和利用數據。

點云分割技術

研究人員已經開發了各種算法方法來解決點云分割問題，每種方法都有其優點和局限性。在本節中，我們將探討用于點云分割的一些最突出的技術。

區域增長算法：簡單而有效的方法區域增長方法從種子點開始迭代擴展，添加滿足特定幾何接近度或特征相似性標準的相鄰點。雖然這些算法簡單直觀，但其性能嚴重依賴于種子點的選擇和閾值調整。

聚類算法：

無監督分組相似點像 k-means、DBSCAN 和 OPTICS 這樣的技術將分割視為一個無監督的聚類問題，根據特征相似性將點分組。然而，它們對于集群形狀、密度和間隔做出了假設，這些假設可能與實際環境不匹配。

基于圖的方法：

捕捉空間結構和關系基于圖的方法通過將點云轉換為圖表示來捕捉三維數據的復雜空間結構和關系。復雜的圖算法，例如歸一化割和條件隨機場（CRFs），可以識別語義簇。這些方法的主要局限性是需要大型點云的計算復雜度。

深度學習方法

深度學習已經徹底改變了點云分割，實現了最先進的結果。架構，如 PointNet、PointNet++、圖卷積網絡（GCNs）和 PointCNN 已被提出來處理非結構化的點云并直接學習高級語義特征。雖然這些方法強大，但它們具有高計算需求。

點云分割的應用

點云分割正在通過使機器能夠以前所未有的方式感知和與其環境交互，從而改變各個行業。一些關鍵應用及其影響如下：

物流和供應鏈操作

在物流領域，點云分割支持一代新型的自動化系統，能夠在復雜環境中進行導航和操作。倉庫、航運港口和聯運設施利用這項技術部署智能機器人、自動引導車（AGVs）和自動駕駛卡車，高效地移動貨物和材料。

通過精確分割和理解其周圍環境，這些自動化系統可以安全地穿過狹窄的過道、避開障礙物，并為最大效率優化路線。點云分割還通過允許機器識別和分類不同類型的貨物，實現了自動裝卸和庫存管理。

醫療診斷和治療規劃

在醫療領域，點云分割改變了醫療專業人員可視化和分析患者數據的方式。激光雷達掃描和分割技術在牙科中創建了患者牙齒和口腔結構的高度詳細的三維模型，使牙醫能夠識別病理變化、評估解剖特征并計劃精確的治療。

基于點云分割數據的疾病診斷算法研究（來源：https://arxiv.org/abs/2112.04863）

同樣，點云分割應用于 MRI 和 CT 掃描等醫學成像模式，協助檢測、診斷和監測各種疾病，包括腫瘤和異常情況。病變及其周圍組織的精確建模還有助于精確的治療，例如癌癥治療中的精確放療計劃。

基礎設施管理

點云分割顯著影響基礎設施管理。通過將激光雷達技術與基于無人機的調查相結合，公司生成了關鍵資產（如基站、管道和鐵路）的高度詳細的三維點云。

測量和資產管理

通過分割，可以自動對這些點云進行分類和分析，以跟蹤資產狀況、識別潛在問題并確保符合安全法規。例如，將植被與基礎設施組件分割可以讓公用事業公司監測清除距離，并防止潛在的火災等危險。

建筑和采礦作業

在建筑和采礦領域，點云分割提高了重型機械操作員的情景感知和安全性。通過提供環境的詳細三維表示，這項技術使操作員能夠在復雜或狹窄空間中以更高的精度導航和定位設備，如挖掘機、自卸車和起重機。

分割算法可以檢測工人接近機械的情況，警報操作員，并防止潛在事故。在船舶港口和鐵路場地，點云分割還通過精確控制處理集裝箱和貨物的起重機和機器臂來實現裝卸任務的自動化。

機器人技術

各個行業的自動移動機器人越來越依賴于點云分割來感知和導航周圍環境。從末端交付機器人到設施監控和無接觸醫療助理，這項技術對于評估可穿越區域、避開障礙物并與物體和人員交互至關重要。

通過準確地分割和理解環境，這些機器人可以安全、高效地執行任務，例如倉儲、工業檢查、衛生和醫療用品交付。點云分割使得可以在各種環境中部署自動系統，推動各個領域的創新和效率。

結論

點云分割正在改變各個行業，并使機器能夠以前所未有的方式感知和與世界交互。從自動化物流操作到推進醫療診斷和賦予自動系統的能力，這項技術正在推動效率、安全性和創新的顯著改進。