1. ¿Qué es una nube de puntos?
Una nube de puntos es una estructura de datos que representa objetos en un espacio tridimensional, que consta de muchos puntos discretos. Cada punto tiene sus propias coordenadas de posición y posiblemente otros atributos como color, vector normal e intensidad, etc. Las nubes de puntos a menudo son capturadas por escáneres láser, cámaras u otros sensores y se utilizan para crear modelos 3D, mapas o análisis de detección remota. En el campo de la visión por computadora y el aprendizaje automático, la nube de puntos también se usa ampliamente en la detección de objetos, el reconocimiento de objetos, la reconstrucción 3D y la realidad virtual.
2. Aplicación de nube de puntos
2.1 Campos de aplicación actuales
Una nube de puntos es una colección de muchos puntos de coordenadas tridimensionales que se pueden usar para representar la forma, la superficie y otras propiedades de un objeto. Con el desarrollo de la visión por computadora y la tecnología de inteligencia artificial en los últimos años, la nube de puntos se ha utilizado ampliamente en muchos campos. Aquí hay algunos campos de aplicación principales:
1. Modelado 3D: las nubes de puntos se pueden utilizar para reconstruir modelos de objetos 3D en el mundo real. Los escenarios de aplicación comunes incluyen arquitectura, automóviles, aeroespacial y protección de reliquias culturales.
2. Conducción inteligente: la nube de puntos se puede utilizar para identificar información como carreteras, obstáculos, peatones, etc., y proporciona información importante sobre la percepción ambiental y el posicionamiento para la conducción automática. Al mismo tiempo, las nubes de puntos también se pueden utilizar para crear mapas de alta precisión para mejorar la precisión de posicionamiento y el rendimiento de seguridad de la conducción autónoma.
3. Imágenes médicas: las nubes de puntos se pueden utilizar para reconstruir modelos 3D de órganos humanos, proporcionando información importante para el diagnóstico médico y la planificación quirúrgica. Al mismo tiempo, la nube de puntos también se puede utilizar para analizar e identificar tejidos patológicos.
4. Fabricación industrial: las nubes de puntos se pueden utilizar para detectar defectos y errores en la fabricación para mejorar la calidad del producto y la eficiencia de la producción. Al mismo tiempo, las nubes de puntos también se pueden utilizar para la ingeniería inversa, es decir, para extraer información de formas geométricas de modelos físicos existentes para ayudar en el diseño y la optimización de productos.
5. Diseño artístico: la nube de puntos se puede utilizar para el grabado digital, la representación de escenas virtuales y otras aplicaciones de diseño artístico, lo que brinda nuevas posibilidades para la creación artística.
2.1 Campos de aplicación futuros
1. Ciudades inteligentes en red: la tecnología de nube de puntos se puede utilizar para realizar modelos 3D de alta precisión de ciudades para mejorar la eficiencia y precisión de la planificación y gestión urbana. A través de la tecnología de nube de puntos, los administradores de la ciudad pueden obtener información detallada de varias partes de la ciudad en tiempo real, incluidas carreteras, edificios, tráfico, etc., para enfrentar mejor los problemas de desarrollo urbano.
2. Fabricación inteligente: con el desarrollo de la Industria 4.0 y la fabricación inteligente, la tecnología de nube de puntos se utilizará ampliamente en la fabricación. La nube de puntos se puede utilizar para escaneo 3D, ingeniería inversa, inspección de calidad del producto, etc., para mejorar la eficiencia y la precisión del diseño y la fabricación del producto.
3. Agricultura inteligente: la tecnología de nube de puntos se puede utilizar para modelar y monitorear tierras de cultivo en 3D para mejorar la eficiencia y la calidad de la producción agrícola. A través de la tecnología de nube de puntos, los administradores agrícolas pueden monitorear la calidad del suelo de las tierras de cultivo, el crecimiento de la vegetación, el uso del agua y otros aspectos en tiempo real, para orientar mejor la producción agrícola.
4. Atención médica inteligente: la tecnología de nube de puntos se puede utilizar para el diagnóstico de imágenes médicas de alta precisión y la planificación quirúrgica, mejorando así la precisión y la eficiencia del diagnóstico y tratamiento médico. Al mismo tiempo, la tecnología de nube de puntos también se puede utilizar para el análisis e identificación de tejidos patológicos para guiar mejor el tratamiento de enfermedades.
5. Comercio minorista inteligente: la tecnología de nube de puntos se puede utilizar para la percepción de escenas y la identificación de productos para mejorar la eficiencia y precisión de la industria minorista. A través de la tecnología de nube de puntos, los comerciantes pueden monitorear el inventario de productos, las ventas, la exhibición de productos y otros aspectos en tiempo real, para satisfacer mejor las necesidades de los consumidores.
3. Algoritmo de correlación de nube de puntos
3.1 Algoritmo de registro de nubes de puntos
Algoritmo de registro de nubes de puntos: el algoritmo de registro de nubes de puntos es el proceso de alinear dos o más nubes de puntos, que generalmente se usa en campos como el modelado 3D y las imágenes médicas. Los algoritmos de registro de nubes de puntos comúnmente utilizados incluyen el método de mínimos cuadrados, el algoritmo iterativo del punto más cercano, el algoritmo ICP (punto más cercano iterativo), etc.
3.2 Algoritmo de segmentación de nubes de puntos
Algoritmos de segmentación de nubes de puntos: los algoritmos de segmentación de nubes de puntos son el proceso de dividir una nube de puntos en distintas partes, a menudo utilizados para reconocer objetos y escenas. Los algoritmos de segmentación de nubes de puntos comúnmente utilizados incluyen métodos basados en el crecimiento de regiones, análisis de formas y redes neuronales.
3.3 Algoritmo de clasificación de nubes de puntos
Algoritmo de clasificación de nubes de puntos: el algoritmo de clasificación de nubes de puntos es el proceso de clasificación de nubes de puntos en diferentes categorías, generalmente utilizado para identificar objetos y escenas. Los algoritmos de clasificación de nubes de puntos comúnmente utilizados incluyen métodos basados en descriptores de forma, redes neuronales convolucionales basadas en aprendizaje profundo (CNN) y redes neuronales gráficas (GNN).
3.4 Algoritmo de reconstrucción de nube de puntos
Algoritmo de reconstrucción de nubes de puntos: el algoritmo de reconstrucción de nubes de puntos es el proceso de convertir datos de nubes de puntos discretos en un modelo 3D continuo, generalmente utilizado en modelado 3D y realidad virtual y otros campos. Los algoritmos de reconstrucción de nubes de puntos comúnmente utilizados incluyen métodos basados en mallas triangulares, métodos basados en superficies implícitas y métodos basados en aprendizaje profundo.
3.5 Algoritmo de generación de nubes de puntos
Algoritmo de generación de nubes de puntos: el algoritmo de generación de nubes de puntos es el proceso de generar datos de nubes de puntos a partir de imágenes u otros datos, generalmente utilizados en el modelado de escenas 3D y realidad virtual y otros campos. Los algoritmos de generación de nubes de puntos comúnmente utilizados incluyen métodos basados en aprendizaje profundo y métodos basados en visión estéreo.
4. Conjuntos de datos relacionados para nubes de puntos
4.1 ModelNet
ModelNet: esta es una biblioteca de modelos CAD en 3D a gran escala que contiene más de 12 000 modelos de malla y nubes de puntos de objetos como muebles y automóviles.
4.2 ShapeNet
ShapeNet: esta es una base de datos de modelos 3D a gran escala que contiene modelos de malla y nubes de puntos de más de 500 000 objetos 3D.
4.3 KITTI
KITTI: este es un conjunto de datos de conducción autónoma ampliamente utilizado que incluye datos de nubes de puntos adquiridos de LIDAR mientras el vehículo está conduciendo.
4.4 3D semántico
Semantic3D: este es un conjunto de datos dedicado a las tareas de segmentación semántica de nubes de puntos, incluidos los datos de nubes de puntos en el entorno de escena de la calle de la ciudad de Nueva York, con un tamaño de miles de millones de puntos. El conjunto de datos se utiliza principalmente para tareas de segmentación y clasificación de nubes de puntos.
4.5 S3DIS
S3DIS: este es un conjunto de datos de nube de puntos de escena interior, que incluye datos de nube de puntos de 6 áreas de oficina, con un total de más de 40 millones de puntos.
4.6 SOL3D
SUN3D: contiene nubes de puntos e imágenes RGB-D de varias escenas interiores para tareas como la reconstrucción de escenas y la realidad virtual.
5. Aprende conjuntos de datos comunes
5.1 ModelNet40
ModelNet40 es un conjunto de datos de nube de puntos de uso común, que es uno de los conjuntos de datos de la serie ModelNet. El conjunto de datos ModelNet40 contiene 40 categorías de objetos diferentes, cada una con aproximadamente 1000 modelos 3D. Estas categorías de objetos abarcan muebles comunes, equipos electrónicos, animales y vehículos, entre otros.
El modelo 3D del conjunto de datos ModelNet40 se representa en forma de nube de puntos. Cada nube de puntos consta de una serie de puntos de coordenadas 3D, y cada punto contiene información de coordenadas X, Y y Z. Además, el conjunto de datos ModelNet40 también proporciona etiquetas de categoría para cada modelo para capacitación y evaluación en tareas de clasificación de modelos.
El conjunto de datos ModelNet40 generalmente se usa para tareas de clasificación de formas de nubes de puntos y está diseñado para permitir que los algoritmos identifiquen con precisión la categoría de objetos a partir de datos de nubes de puntos. Los investigadores pueden usar este conjunto de datos para desarrollar y evaluar algoritmos de clasificación de nubes de puntos, algoritmos de segmentación de nubes de puntos y otras tareas de análisis de formas 3D relacionadas.
Este conjunto de datos ha desempeñado un papel importante en la investigación y el desarrollo de algoritmos de nube de puntos, proporcionando un conjunto de datos de referencia ampliamente utilizado para promover la investigación y el desarrollo de campos relacionados con la nube de puntos.
数据集名称:ModelNet40
应用范围:点云分类
下载地址:https://shapenet.cs.stanford.edu/media/modelnet40_normal_resampled.zip
5.2 ShapeNet
ShapeNet es un conjunto de datos de modelos 3D de uso común que contiene más de 50 000 modelos 3D. Estos modelos cubren alrededor de trescientas categorías, incluidos varios objetos como humanos, animales, vehículos, muebles y dispositivos electrónicos.
Cada modelo 3D del conjunto de datos de ShapeNet se representa en forma de malla triangular, y cada malla triangular consta de tres vértices y tres vectores normales. Además, cada modelo 3D también contiene información como etiquetas de categoría, ID de objetos y etiquetas de componentes.
El conjunto de datos ShapeNet se usa ampliamente en el campo del análisis de formas 3D, como la clasificación de formas 3D, la recuperación de formas 3D, la segmentación de formas 3D, la generación de formas 3D y otras tareas. Los investigadores pueden usar este conjunto de datos para desarrollar y evaluar varios algoritmos de análisis de formas 3D.
La ventaja del conjunto de datos ShapeNet es que tiene una gran cantidad de modelos, categorías ricas y cubre una amplia gama de categorías de objetos, por lo que puede proporcionar un soporte de datos más completo al entrenar y probar algoritmos.
Nombre del conjunto de datos: ShapeNet
Ámbito de la aplicación: clasificación de formas 3D, recuperación de formas 3D, segmentación de formas 3D, generación de formas 3D
Dirección de descarga: https://shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal.zip
5.3 S3DIS
S3DIS (Stanford Large-Scale 3D Indoor Spaces) es un conjunto de datos espaciales 3D para interiores a gran escala desarrollado por la Universidad de Stanford. Este conjunto de datos se utiliza principalmente para tareas de segmentación 3D y comprensión de escenas de interiores.
El conjunto de datos S3DIS contiene escenas interiores de seis edificios diferentes, incluidas oficinas, salas de reuniones, pasillos, escaleras, etc. Cada escena en el conjunto de datos tiene datos de nubes de puntos escaneados por LIDAR e imágenes RGB correspondientes, así como información de etiquetas de áreas interiores. La información de etiquetado incluye diferentes categorías, como habitaciones, muebles y pisos.
Las aplicaciones del conjunto de datos S3DIS se centran principalmente en tareas de segmentación 3D y comprensión de escenas de interiores. Los investigadores pueden usar este conjunto de datos para desarrollar y evaluar algoritmos de segmentación 3D para escenas de interiores para segmentar con precisión diferentes objetos y regiones a partir de datos de nubes de puntos. Además, el conjunto de datos S3DIS también se puede utilizar para tareas como el análisis semántico de escenas interiores, la navegación interior y la percepción ambiental.
El conjunto de datos de S3DIS se caracteriza por una gran escala de escenas, incluidas escenas interiores del mundo real, que proporciona información rica en anotaciones y puede simular problemas de segmentación y percepción 3D en escenas reales. Por lo tanto, el conjunto de datos S3DIS se usa ampliamente en la investigación de la comprensión 3D y la aplicación inteligente de escenas interiores.
Nombre del conjunto de datos: S3DIS
Ámbito de aplicación: clasificación de formas 3D, recuperación de formas 3D, segmentación de formas 3D, generación de formas 3D
Enlace de descarga: http://buildingparser.stanford.edu/dataset.html
6. Herramienta de anotación para nube de puntos
6.1 herramienta etiquetadora de puntos
Descargar, https://github.com/jbehley/point_labeler
6.2 herramienta labelCloud
Descargar, https://github.com/ch-sa/labelCloud
7. Herramienta de visualización de nubes de puntos
7.1 Comparar en la nube
CloudCompare es un software de procesamiento de modelos 3D y nubes de puntos gratuito y de código abierto para procesar, analizar y visualizar datos de nubes de puntos y modelos 3D. Proporciona funciones y herramientas ricas para varias tareas de procesamiento de datos de nubes de puntos. Se puede utilizar para ver el conjunto de datos de la nube de puntos y observar la forma de la nube de puntos.
7.2 Laboratorio de mallas
MeshLab es un software de procesamiento de mallas 3D de código abierto para procesar y editar la geometría, la topología y la textura de los modelos 3D. Proporciona un poderoso conjunto de herramientas para importar, limpiar, editar, analizar y renderizar datos de malla 3D. Se puede utilizar para ver el conjunto de datos de la nube de puntos y observar la forma de la nube de puntos.
Conjunto de datos de referencia
, https://blog.csdn.net/scott198510/article/details/125738073
conjunto de datos, https://blog.csdn.net/sunnyrainflower/article/details/129440620
conjunto de datos, https://blog. csdn.net/qq_38235017/article/details/120025066?spm=1001.2014.3001.5501
formato de datos de nube de puntos, https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/118865510
código fuente del algoritmo relacionado, https://github. com /yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch
código fuente del algoritmo relacionado, https://github.com/charlesq34/pointnet