3डी पॉइंट क्लाउड डेटा प्रोसेसिंग की दुनिया में, दो प्रमुख तकनीकें अक्सर सामने आती हैं-प्वाइंट क्लाउड क्लासिफिकेशन और पॉइंट क्लाउड सेगमेंटेशन। जबकि दोनों तकनीकें पॉइंट क्लाउड डेटा को समझने और उसका विश्लेषण करने के लिए अभिन्न अंग हैं, वे अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करती हैं और विभिन्न तरीकों को नियोजित करती हैं। नीचे, हम इन दो दृष्टिकोणों के बीच मुख्य अंतर को तोड़ते हैं और बताते हैं कि 3डी डेटा का विश्लेषण करने के लिए उनका उपयोग कैसे किया जाता है।

प्वाइंट क्लाउड वर्गीकरण

पॉइंट क्लाउड वर्गीकरण में क्लाउड में प्रत्येक बिंदु पर एक एकल लेबल निर्दिष्ट करना शामिल है। यह लेबल वास्तविक दुनिया की उस वस्तु या विशेषता को वर्गीकृत करने के लिए है जिससे यह बिंदु मेल खाता है। उदाहरण के लिए, LiDAR या अन्य 3D सेंसर द्वारा कैप्चर किए गए पॉइंट क्लाउड को संसाधित करते समय, अलग-अलग बिंदुओं को "जमीन," "बिल्डिंग," "पेड़," या "कार" के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।

वर्गीकरण आम तौर पर बिंदु बादल की वैश्विक विशेषताओं पर केंद्रित होता है। इसका मतलब यह है कि एल्गोरिदम क्लाउड में बिंदुओं की समग्र विशेषताओं (जैसे कि उनके ज्यामितीय गुण, तीव्रता, या रंग) का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करता है कि वे किस श्रेणी से संबंधित हैं। वर्गीकरण का परिणाम यह है कि प्रत्येक बिंदु को इन पूर्व-परिभाषित वर्गों में से एक को सौंपा जाएगा।

प्वाइंट क्लाउड वर्गीकरण की मुख्य विशेषताएं:

• प्रत्येक बिंदु को एक एकल वर्ग लेबल सौंपा गया है।

• वर्गीकरण आमतौर पर पॉइंट क्लाउड की वैश्विक विशेषताओं पर आधारित होते हैं।

• यह बिंदु बादल डेटा (उदाहरण के लिए, जमीन, वनस्पति, भवन, आदि) का उच्च-स्तरीय वर्गीकरण प्रदान करता है।

• आमतौर पर सामान्य उद्देश्य वाली वस्तु का पता लगाने और दृश्य को समझने के लिए उपयोग किया जाता है।

बिंदु बादल विभाजन

दूसरी ओर, पॉइंट क्लाउड विभाजन, कुछ साझा विशेषताओं या गुणों के आधार पर पॉइंट क्लाउड को छोटे, अधिक प्रबंधनीय भागों या खंडों में विभाजित करता है। केवल अलग-अलग बिंदुओं को लेबल करने के बजाय, विभाजन का उद्देश्य उन बिंदुओं को एक साथ समूहित करना है जो समान विशेषताएं साझा करते हैं। लक्ष्य बिंदु क्लाउड के भीतर क्षेत्र या क्लस्टर बनाना है, जहां किसी दिए गए क्षेत्र के सभी बिंदु एक ही श्रेणी के हों।

वर्गीकरण की तुलना में विभाजन अधिक बारीक हो सकता है। उदाहरण के लिए, जबकि वर्गीकरण केवल बिंदुओं के एक समूह को "कार" के रूप में लेबल कर सकता है, विभाजन पार्किंग स्थल में अलग-अलग कारों को अलग करके आगे बढ़ सकता है। इस तरह, विभाजन को वर्गीकरण से परे एक कदम माना जा सकता है, क्योंकि यह न केवल वर्गीकृत करता है बल्कि वस्तुओं के बीच स्थानिक संबंधों और भेदों की पहचान भी करता है।

विभाजन व्यक्तिगत बिंदुओं की स्थानीय विशेषताओं (जैसे उनकी स्थिति, वक्रता, या रंग) और पड़ोसी बिंदुओं के बीच संबंधों दोनों पर निर्भर करता है। इन संबंधों का विश्लेषण करके, एल्गोरिदम बिंदु क्लाउड को अलग-अलग, सार्थक खंडों में विभाजित करने में सक्षम है जिनका अलग से विश्लेषण किया जा सकता है।

प्वाइंट क्लाउड सेगमेंटेशन की मुख्य विशेषताएं:

• साझा गुणों या स्थानिक संबंधों के आधार पर बिंदुओं को समूहित करें।

• यह बिंदु बादल के भीतर ऐसे क्षेत्र बनाता है जहां एक क्षेत्र के सभी बिंदु समान होते हैं।

• वर्गीकरण की तुलना में विभाजन डेटा का अधिक विस्तृत, स्थानीय दृश्य प्रदान कर सकता है।

• अक्सर वस्तु का पता लगाने, सतह पुनर्निर्माण और पर्यावरण मानचित्रण जैसे कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है।

वर्गीकरण और विभाजन के बीच मुख्य अंतर

वर्गीकरण बनाम विभाजन का उपयोग कब करें

• पॉइंट क्लाउड वर्गीकरण तब आदर्श होता है जब आपको व्यापक श्रेणियों या सुविधाओं के आधार पर बड़े पॉइंट क्लाउड को तुरंत वर्गीकृत करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी शहर का LiDAR स्कैन संसाधित कर रहे हैं, तो वर्गीकरण आपको इमारतों, सड़कों, वनस्पति और अन्य परिदृश्य सुविधाओं के क्षेत्रों को तुरंत पहचानने में मदद कर सकता है।

• पॉइंट क्लाउड सेगमेंटेशन तब अधिक उपयोगी होता है जब आपको पॉइंट क्लाउड के विस्तृत विश्लेषण की आवश्यकता होती है, जैसे विशिष्ट वस्तुओं का पता लगाना या किसी दृश्य के विभिन्न हिस्सों की सीमाओं की पहचान करना। उदाहरण के लिए, स्वायत्त वाहन अनुप्रयोगों में, विभाजन निकटता और सुविधाओं के आधार पर बिंदुओं को समूहीकृत करके पैदल चलने वालों, वाहनों और सड़क बाधाओं के बीच पता लगाने और अंतर करने में मदद कर सकता है।

निष्कर्ष

जबकि प्वाइंट क्लाउड वर्गीकरण और प्वाइंट क्लाउड सेगमेंटेशन दोनों 3डी प्वाइंट क्लाउड डेटा के विश्लेषण में मूल्यवान तकनीकें हैं, वे अपने उद्देश्यों और तरीकों में काफी भिन्न हैं। वर्गीकरण बिंदु क्लाउड का वैश्विक वर्गीकरण प्रदान करता है, जबकि विभाजन स्थानीय गुणों और बिंदुओं के बीच संबंधों के आधार पर डेटा को छोटे, अधिक विस्तृत क्षेत्रों में तोड़ता है। कार्य के आधार पर, दोनों तकनीकें एक-दूसरे की पूरक हो सकती हैं और 3डी वातावरण की व्यापक समझ प्रदान कर सकती हैं।