En el mundo del procesamiento de datos de nubes de puntos 3D, con frecuencia surgen dos técnicas clave: clasificación de nubes de puntos y segmentación de nubes de puntos. Si bien ambas técnicas son fundamentales para comprender y analizar los datos de la nube de puntos, sirven para diferentes propósitos y emplean diferentes métodos. A continuación, desglosamos las diferencias clave entre estos dos enfoques y explicamos cómo se utilizan para analizar datos 3D.

Clasificación de nubes de puntos

La clasificación de nubes de puntos implica asignar una única etiqueta a cada punto de la nube. Esta etiqueta está destinada a categorizar el objeto o característica del mundo real al que corresponde el punto. Por ejemplo, al procesar una nube de puntos capturada por LiDAR u otros sensores 3D, los puntos individuales pueden clasificarse como "suelo", "edificio", "árbol" o "automóvil".

La clasificación generalmente se centra en características globales de la nube de puntos. Esto significa que el algoritmo utiliza las características generales de los puntos de la nube (como sus propiedades geométricas, intensidad o color) para determinar a qué categoría pertenecen. El resultado de la clasificación es que cada punto será asignado a una de estas clases predefinidas.

Características clave de la clasificación de nubes de puntos:

• A cada punto se le asigna una única etiqueta de clase.

• Las clasificaciones suelen basarse en características globales de la nube de puntos.

• Proporciona una categorización de alto nivel de los datos de la nube de puntos (por ejemplo, suelo, vegetación, edificios, etc.).

• Comúnmente utilizado para la detección de objetos de uso general y la comprensión de escenas.

Segmentación de la nube de puntos

La segmentación de la nube de puntos, por otro lado, divide la nube de puntos en partes o segmentos más pequeños y manejables en función de ciertas características o propiedades compartidas. En lugar de simplemente etiquetar puntos individuales, la segmentación tiene como objetivo agrupar puntos que comparten características similares. El objetivo es crear regiones o grupos dentro de la nube de puntos, donde todos los puntos dentro de una región determinada pertenezcan a la misma categoría.

La segmentación puede ser más detallada en comparación con la clasificación. Por ejemplo, mientras que la clasificación puede simplemente etiquetar un grupo de puntos como "automóvil", la segmentación puede ir más allá al diferenciar automóviles individuales en un estacionamiento. De esta manera, la segmentación puede considerarse un paso más allá de la clasificación, ya que no sólo categoriza sino que también identifica relaciones espaciales y distinciones entre objetos.

La segmentación se basa tanto en las características locales de puntos individuales (como su posición, curvatura o color) como en las relaciones entre puntos vecinos. Al analizar estas relaciones, el algoritmo puede dividir la nube de puntos en segmentos distintos y significativos que se pueden analizar por separado.

Características clave de la segmentación de nubes de puntos:

• Agrupa puntos según propiedades compartidas o relaciones espaciales.

• Crea regiones dentro de la nube de puntos donde todos los puntos de una región son similares.

• La segmentación puede proporcionar una vista local más detallada de los datos en comparación con la clasificación.

• A menudo se utiliza para tareas como detección de objetos, reconstrucción de superficies y mapeo del entorno.

Diferencias clave entre clasificación y segmentación

Cuándo utilizar la clasificación frente a la segmentación

• La clasificación de nubes de puntos es ideal cuando necesita categorizar rápidamente una nube de puntos grande en función de categorías o características amplias. Por ejemplo, si está procesando un escaneo LiDAR de una ciudad, la clasificación puede ayudarlo a identificar rápidamente áreas de edificios, carreteras, vegetación y otras características del paisaje.

• La segmentación de la nube de puntos es más útil cuando necesita un análisis detallado de la nube de puntos, como detectar objetos específicos o identificar los límites de diferentes partes de una escena. Por ejemplo, en aplicaciones de vehículos autónomos, la segmentación puede ayudar a detectar y distinguir entre peatones, vehículos y obstáculos en la carretera agrupando puntos según la proximidad y las características.

Conclusión

Si bien la clasificación de nubes de puntos y la segmentación de nubes de puntos son técnicas valiosas en el análisis de datos de nubes de puntos 3D, difieren significativamente en sus objetivos y métodos. La clasificación ofrece una categorización global de la nube de puntos, mientras que la segmentación divide los datos en regiones más pequeñas y detalladas según las propiedades locales y las relaciones entre puntos. Dependiendo de la tarea en cuestión, ambas técnicas pueden complementarse y proporcionar una comprensión integral de los entornos 3D.