1. O que é uma nuvem de pontos?
Uma nuvem de pontos é uma estrutura de dados que representa objetos no espaço tridimensional, que consiste em muitos pontos discretos. Cada ponto tem suas próprias coordenadas de posição e possivelmente outros atributos como cor, vetor normal e intensidade etc. As nuvens de pontos são frequentemente capturadas por scanners a laser, câmeras ou outros sensores e usadas para criar modelos 3D, mapas ou para análise de sensoriamento remoto. No campo da visão computacional e aprendizado de máquina, a nuvem de pontos também é amplamente utilizada na detecção de objetos, reconhecimento de objetos, reconstrução 3D e realidade virtual.
2. Aplicação de nuvem de pontos
2.1 Campos de aplicação atuais
Uma nuvem de pontos é uma coleção de muitos pontos de coordenadas tridimensionais que podem ser usados para representar a forma, a superfície e outras propriedades de um objeto. Com o desenvolvimento da tecnologia de visão computacional e inteligência artificial nos últimos anos, a nuvem de pontos tem sido amplamente utilizada em muitos campos. Aqui estão alguns dos principais campos de aplicação:
1. Modelagem 3D: Nuvens de pontos podem ser usadas para reconstruir modelos de objetos 3D no mundo real. Cenários de aplicação comuns incluem arquitetura, automóveis, aeroespacial e proteção de relíquias culturais.
2. Direção inteligente: a nuvem de pontos pode ser usada para identificar informações como estradas, obstáculos, pedestres, etc., e fornecer informações importantes sobre percepção ambiental e posicionamento para direção automática. Ao mesmo tempo, as nuvens de pontos também podem ser usadas para construir mapas de alta precisão para melhorar a precisão do posicionamento e o desempenho de segurança da direção autônoma.
3. Imagens médicas: Nuvens de pontos podem ser usadas para reconstruir modelos 3D de órgãos humanos, fornecendo informações importantes para diagnóstico médico e planejamento cirúrgico. Ao mesmo tempo, a nuvem de pontos também pode ser usada para analisar e identificar tecidos patológicos.
4. Fabricação industrial: Nuvens de pontos podem ser usadas para detectar defeitos e erros na fabricação para melhorar a qualidade do produto e a eficiência da produção. Ao mesmo tempo, as nuvens de pontos também podem ser usadas para engenharia reversa, ou seja, para extrair informações de formas geométricas de modelos físicos existentes para auxiliar no projeto e na otimização do produto.
5. Design de arte: A nuvem de pontos pode ser usada para gravação digital, renderização de cena virtual e outras aplicações de design de arte, oferecendo novas possibilidades para criação artística.
2.1 Futuras áreas de aplicação
1. Cidades inteligentes em rede: a tecnologia de nuvem de pontos pode ser usada para realizar modelagem 3D de alta precisão de cidades para melhorar a eficiência e a precisão do planejamento e gerenciamento urbano. Por meio da tecnologia de nuvem de pontos, os gestores municipais podem obter informações detalhadas de vários pontos da cidade em tempo real, incluindo vias, prédios, trânsito etc., de forma a melhor lidar com problemas de desenvolvimento urbano.
2. Manufatura inteligente: Com o desenvolvimento da Indústria 4.0 e da manufatura inteligente, a tecnologia de nuvem de pontos será amplamente utilizada na manufatura. A nuvem de pontos pode ser usada para digitalização 3D, engenharia reversa, inspeção de qualidade do produto, etc., para melhorar a eficiência e a precisão do design e fabricação do produto.
3. Agricultura inteligente: A tecnologia de nuvem de pontos pode ser usada para modelar e monitorar terras agrícolas em 3D para melhorar a eficiência e a qualidade da produção agrícola. Por meio da tecnologia de nuvem de pontos, os gestores agrícolas podem monitorar a qualidade do solo das terras agrícolas, o crescimento da vegetação, o uso da água e outros aspectos em tempo real, para melhor orientar a produção agrícola.
4. Cuidados médicos inteligentes: A tecnologia de nuvem de pontos pode ser usada para diagnóstico de imagens médicas de alta precisão e planejamento cirúrgico, melhorando assim a precisão e a eficiência do diagnóstico e tratamento médico. Ao mesmo tempo, a tecnologia de nuvem de pontos também pode ser usada para análise e identificação de tecidos patológicos para orientar melhor o tratamento de doenças.
5. Varejo inteligente: A tecnologia de nuvem de pontos pode ser usada para percepção de cena e identificação de produtos para melhorar a eficiência e a precisão do setor de varejo. Por meio da tecnologia de nuvem de pontos, os comerciantes podem monitorar o estoque de produtos, vendas, exibição de produtos e outros aspectos em tempo real, para melhor atender às necessidades dos consumidores.
3. Algoritmo de correlação de nuvem de pontos
3.1 Algoritmo de registro de nuvem de pontos
Algoritmo de registro de nuvem de pontos: O algoritmo de registro de nuvem de pontos é o processo de alinhamento de duas ou mais nuvens de pontos, que geralmente é usado em campos como modelagem 3D e imagens médicas. Algoritmos de registro de nuvem de pontos comumente usados incluem método de mínimos quadrados, algoritmo de ponto mais próximo iterativo, algoritmo ICP (ponto mais próximo iterativo), etc.
3.2 Algoritmo de Segmentação de Nuvem de Pontos
Algoritmos de segmentação de nuvem de pontos: Os algoritmos de segmentação de nuvem de pontos são o processo de dividir uma nuvem de pontos em partes distintas, geralmente usados para identificar objetos e cenas. Algoritmos de segmentação de nuvem de pontos comumente usados incluem métodos baseados em crescimento de região, análise de forma e redes neurais.
3.3 Algoritmo de classificação de nuvem de pontos
Algoritmo de classificação de nuvens de pontos: O algoritmo de classificação de nuvens de pontos é o processo de classificação de nuvens de pontos em diferentes categorias, geralmente usadas para identificar objetos e cenas. Os algoritmos de classificação de nuvem de pontos comumente usados incluem métodos baseados em descritores de forma, redes neurais convolucionais (CNN) baseadas em aprendizagem profunda e redes neurais de grafos (GNNs).
3.4 Algoritmo de reconstrução de nuvem de pontos
Algoritmo de reconstrução de nuvem de pontos: O algoritmo de reconstrução de nuvem de pontos é o processo de conversão de dados de nuvem de pontos discretos em um modelo 3D contínuo, geralmente usado em modelagem 3D e realidade virtual e outros campos. Os algoritmos de reconstrução de nuvens de pontos comumente usados incluem métodos baseados em malhas triangulares, métodos baseados em superfícies implícitas e métodos baseados em aprendizado profundo.
3.5 Algoritmo de geração de nuvem de pontos
Algoritmo de geração de nuvem de pontos: O algoritmo de geração de nuvem de pontos é o processo de geração de dados de nuvem de pontos a partir de imagens ou outros dados, geralmente usados na modelagem de cenas 3D e realidade virtual e outros campos. Algoritmos de geração de nuvem de pontos comumente usados incluem métodos baseados em aprendizado profundo e métodos baseados em visão estéreo.
4. Conjuntos de dados relacionados para nuvens de pontos
4.1 ModelNet
ModelNet: Esta é uma biblioteca de modelos CAD 3D em grande escala que contém mais de 12.000 modelos de malha e nuvens de pontos de objetos como móveis e carros.
4.2 ShapeNet
ShapeNet: Este é um banco de dados de modelo 3D em larga escala contendo modelos de malha e nuvens de pontos de mais de 500.000 objetos 3D.
4.3 KITTI
KITTI: Este é um conjunto de dados de direção autônoma amplamente usado que inclui dados de nuvem de pontos adquiridos do lidar enquanto o veículo está dirigindo.
4.4 Semântica3D
Semantic3D: Este é um conjunto de dados dedicado a tarefas de segmentação semântica de nuvens de pontos, incluindo dados de nuvens de pontos no ambiente de cena de rua da cidade de Nova York, com um tamanho de bilhões de pontos. O conjunto de dados é usado principalmente para tarefas de segmentação e classificação de nuvens de pontos.
4.5 S3DIS
S3DIS: Este é um conjunto de dados de nuvem de pontos de cena interna, incluindo dados de nuvem de pontos de 6 áreas de escritório, com um total de mais de 40 milhões de pontos.
4.6 SUN3D
SUN3D: contém nuvens de pontos e imagens RGB-D de várias cenas internas para tarefas como reconstrução de cenas e realidade virtual.
5. Aprenda conjuntos de dados comuns
5.1 ModeloNet40
ModelNet40 é um conjunto de dados de nuvem de pontos comumente usado, que é um dos conjuntos de dados da série ModelNet. O conjunto de dados ModelNet40 contém 40 categorias de objetos diferentes, cada uma com cerca de 1000 modelos 3D. Essas categorias de objetos abrangem móveis comuns, equipamentos eletrônicos, animais, veículos, entre outros.
O modelo 3D do conjunto de dados ModelNet40 é representado na forma de uma nuvem de pontos. Cada nuvem de pontos consiste em uma série de pontos de coordenadas 3D e cada ponto contém informações de coordenadas X, Y e Z. Além disso, o conjunto de dados ModelNet40 também fornece rótulos de categoria para cada modelo para treinamento e avaliação em tarefas de classificação de modelos.
O conjunto de dados ModelNet40 é geralmente usado para tarefas de classificação de forma de nuvens de pontos e é projetado para permitir que algoritmos identifiquem com precisão a categoria de objetos a partir de dados de nuvens de pontos. Os pesquisadores podem usar esse conjunto de dados para desenvolver e avaliar algoritmos de classificação de nuvem de pontos, algoritmos de segmentação de nuvem de pontos e outras tarefas de análise de forma 3D relacionadas.
Este conjunto de dados desempenhou um papel importante na pesquisa e desenvolvimento de algoritmos de nuvem de pontos, fornecendo um conjunto de dados de referência amplamente utilizado para promover a pesquisa e o desenvolvimento de campos relacionados a nuvens de pontos.
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 é um conjunto de dados de modelo 3D comumente usado, contendo mais de 50.000 modelos 3D. Esses modelos cobrem cerca de trezentas categorias, incluindo vários objetos como humanos, animais, veículos, móveis e dispositivos eletrônicos.
Cada modelo 3D do conjunto de dados ShapeNet é representado na forma de uma malha triangular, e cada malha triangular consiste em três vértices e três vetores normais. Além disso, cada modelo 3D também contém informações como rótulos de categoria, IDs de objeto e rótulos de componentes.
O conjunto de dados ShapeNet é amplamente utilizado no campo da análise de formas 3D, como classificação de formas 3D, recuperação de formas 3D, segmentação de formas 3D, geração de formas 3D e outras tarefas. Os pesquisadores podem usar esse conjunto de dados para desenvolver e avaliar vários algoritmos de análise de formas 3D.
A vantagem do conjunto de dados ShapeNet é que ele possui um grande número de modelos, categorias ricas e abrange uma ampla gama de categorias de objetos, para que possa fornecer suporte de dados mais abrangente ao treinar e testar algoritmos.
Nome do conjunto de dados: ShapeNet
Escopo do aplicativo: classificação de formato 3D, recuperação de formato 3D, segmentação de formato 3D, geração de formato 3D
Endereço de download: https://shapenet.cs.stanford.edu/media/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal.zip
5.3 S3DIS
S3DIS (Stanford Large-Scale 3D Indoor Spaces) é um conjunto de dados espaciais 3D internos de grande escala desenvolvido pela Universidade de Stanford. Este conjunto de dados é usado principalmente para segmentação 3D e tarefas de compreensão de cena de cenas internas.
O conjunto de dados S3DIS contém cenas internas de seis edifícios diferentes, incluindo escritórios, salas de reunião, corredores, escadas, etc. Cada cena no conjunto de dados possui dados de nuvem de pontos digitalizados por lidar e imagens RGB correspondentes, bem como informações de rótulos de áreas internas. As informações de rotulagem incluem diferentes categorias, como salas, móveis e pisos.
As aplicações do conjunto de dados S3DIS concentram-se principalmente na segmentação 3D e tarefas de compreensão de cena de cenas internas. Os pesquisadores podem usar esse conjunto de dados para desenvolver e avaliar algoritmos de segmentação 3D para cenas internas para segmentar com precisão diferentes objetos e regiões a partir de dados de nuvem de pontos. Além disso, o conjunto de dados S3DIS também pode ser usado para tarefas como análise semântica de cenas internas, navegação interna e percepção ambiental.
O conjunto de dados S3DIS é caracterizado por uma grande escala de cenas, incluindo cenas internas do mundo real, fornecendo informações de anotação ricas e sendo capaz de simular problemas de percepção e segmentação 3D em cenas reais. Portanto, o conjunto de dados S3DIS é amplamente utilizado na pesquisa de compreensão 3D e aplicação inteligente de cenas internas.
Nome do conjunto de dados: S3DIS
Escopo do aplicativo: classificação de forma 3D, recuperação de forma 3D, segmentação de forma 3D, geração de forma 3D
Link para download: http://buildingparser.stanford.edu/dataset.html
6. Ferramenta de anotação para nuvem de pontos
6.1 ferramenta point_labeler
Baixe, https://github.com/jbehley/point_labeler
6.2 ferramenta labelCloud
Baixe, https://github.com/ch-sa/labelCloud
7. Ferramenta de visualização de nuvem de pontos
7.1 CloudCompare
CloudCompare é uma nuvem de pontos de código aberto e software de processamento de modelo 3D para processamento, análise e visualização de dados de nuvem de pontos e modelos 3D. Ele fornece funções e ferramentas avançadas para várias tarefas de processamento de dados de nuvem de pontos. Ele pode ser usado para visualizar o conjunto de dados da nuvem de pontos e observar a forma da nuvem de pontos.
7.2 MeshLab
O MeshLab é um software de processamento de malha 3D de código aberto para processar e editar a geometria, topologia e textura de modelos 3D. Ele fornece um poderoso conjunto de ferramentas para importar, limpar, editar, analisar e renderizar dados de malha 3D. Ele pode ser usado para visualizar o conjunto de dados da nuvem de pontos e observar a forma da nuvem de pontos.
Conjunto de dados de referência
, https://blog.csdn.net/scott198510/article/details/125738073
conjunto de dados, https://blog.csdn.net/sunnyrainflower/article/details/129440620
conjunto de dados, https://blog. csdn.net/qq_38235017/article/details/120025066?spm=1001.2014.3001.5501
formato de dados de nuvem de pontos, https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/118865510
código fonte do algoritmo relacionado, https://github. com /yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch
código-fonte do algoritmo relacionado, https://github.com/charlesq34/pointnet