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분할

딥러닝과 기하 알고리즘을 사용하여 포인트 클라우드 데이터 분할

의미론적 분할은 3차원 포인트 클라우드 점들의 유사한 특성을 사용하여 이 점들을 군집화하고, 각 점을 car, building, ground 또는 vegetation과 같은 클래스 레이블과 연결합니다.

모서리, 이웃 점 속성, 기하학적 모양(예: 직육면체, 평면, 원통)을 기반으로 포인트 클라우드를 분할할 수 있습니다. Lidar Toolbox™에는 포인트 클라우드의 기하학적 분할을 위한 함수와 워크플로가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 Terrain Classification for Aerial Lidar Data 예제를 참조하십시오.

Lidar Toolbox는 딥러닝을 사용하는 의미론적 분할도 지원합니다. 포함되어 있는 사전 훈련된 PointSeg, SqueezeSegV2, PointNet++ CNN(컨벌루션 신경망)을 사용하거나 사용자 지정 분할 모델을 개발할 수 있습니다. PointNet++ 신경망을 사용하는 분할 워크플로에 대해서는 PointNet++ 딥러닝을 사용한 항공 라이다의 의미론적 분할 항목을 참조하십시오.

Semantic segmentation in lidar point clouds.

함수

모두 확장

segmentGroundSMRFSegment ground from lidar data using a SMRF algorithm (R2021a 이후)
segmentLidarDataSegment organized 3-D range data into clusters
segmentGroundFromLidarDataSegment ground points from organized lidar data
segmentCurbPointsSegment curb points from point cloud (R2022b 이후)
pcsegdistSegment point cloud into clusters based on Euclidean distance

훈련 데이터 불러오기

combine여러 데이터저장소의 데이터 결합
countEachLabelCount occurrence of pixel or box labels
groundTruthGround truth label data
imageDatastore이미지 데이터의 데이터저장소
pixelLabelDatastoreDatastore for pixel label data

훈련 데이터 증대 및 전처리

transform데이터저장소 변환
sampleLidarDataSample 3-D bounding boxes and corresponding points from training data (R2022a 이후)
pcBboxOversampleRandomly augment point cloud data using objects (R2022a 이후)

계층 정의

pointCloudInputLayerPoint cloud input layer (R2022b 이후)

신경망 설계

pointCloudInputLayerPoint cloud input layer (R2022b 이후)
squeezesegv2NetworkCreate SqueezeSegV2 segmentation network for organized lidar point cloud (R2024a 이후)
pointnetplusNetworkCreate PointNet++ segmentation network (R2024a 이후)

포인트 클라우드 분할

pcsemanticsegPoint cloud semantic segmentation using deep learning (R2022b 이후)
semanticsegSemantic image segmentation using deep learning
segmentAerialLidarVegetationSegment vegetation points from aerial lidar data (R2022b 이후)
segmentAerialLidarBuildingsSegment building points from aerial lidar data (R2022b 이후)
segmentAerialLidarPowerlineSegment powerline points from aerial lidar data (R2023b 이후)
randlanet Segment point clouds using RandLA-Net semantic segmentation network (R2024a 이후)
segmentObjectsSegment point cloud using RandLA-Net semantic segmentation (R2024a 이후)
trainRandlanetTrain RandLA-Net network to perform semantic segmentation (R2024a 이후)

결과 시각화

labeloverlay2차원 영상에 레이블 행렬 영역 겹치기
pcshowPlot 3-D point cloud

결과 평가

evaluateSemanticSegmentationEvaluate semantic segmentation data set against ground truth
segmentationConfusionMatrixConfusion matrix of multi-class pixel-level image segmentation (R2020b 이후)

도움말 항목