Main Content

このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。

セグメンテーション

深層学習アルゴリズムと幾何学的アルゴリズムを使用した点群データのセグメンテーション

"セマンティック セグメンテーション" では、類似特性を使用して 3 次元点群の点がクラスター化され、各点が carbuildinggroundvegetation などのクラス ラベルに関連付けられます。

エッジ、近傍点のプロパティ、および直方体、平面、円柱などの幾何学的形状に基づいて、点群をセグメント化できます。Lidar Toolbox™ には、点群を幾何学的にセグメント化するための関数とワークフローが含まれています。詳細については、航空 LiDAR データの地形分類の例を参照してください。

Lidar Toolbox では、深層学習を使用したセマンティック セグメンテーションもサポートされています。含まれている事前学習済みの PointSeg、SqueezeSegV2、および PointNet++ の畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用するか、カスタムのセグメンテーション モデルを開発することができます。PointNet++ ネットワークを使用したセグメンテーション ワークフローについては、PointNet++ 深層学習を使用した航空 LiDAR のセマンティック セグメンテーションを参照してください。

Semantic segmentation in lidar point clouds.

関数

すべて展開する

segmentGroundSMRFSMRF アルゴリズムを使用して LiDAR データから地面をセグメント化 (R2021a 以降)
segmentLidarDataSegment organized 3-D range data into clusters
segmentGroundFromLidarDataSegment ground points from organized lidar data
segmentCurbPointsSegment curb points from point cloud (R2022b 以降)
pcsegdistユークリッド距離に基づいて点群をクラスターにセグメント化する

学習データの読み込み

combine複数のデータストアのデータを統合
countEachLabelCount occurrence of pixel or box labels
groundTruthグラウンド トゥルース ラベル データ
imageDatastoreイメージ データのデータストア
pixelLabelDatastoreピクセル ラベル データのデータストア

学習データの拡張と前処理

transformデータストアの変換
sampleLidarDataSample 3-D bounding boxes and corresponding points from training data (R2022a 以降)
pcBboxOversampleRandomly augment point cloud data using objects (R2022a 以降)

レイヤーの定義

pointCloudInputLayerPoint cloud input layer (R2022b 以降)

ネットワークの設計

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

点群のセグメンテーション

pcsemanticsegPoint cloud semantic segmentation using deep learning (R2022b 以降)
semanticseg深層学習を使用したセマンティック イメージ セグメンテーション
segmentAerialLidarVegetationSegment vegetation points from aerial lidar data (R2022b 以降)
segmentAerialLidarBuildingsSegment building points from aerial lidar data (R2022b 以降)
segmentAerialLidarPowerlineSegment powerline points from aerial lidar data (R2023b 以降)
randlanet Segment point clouds using RandLA-Net semantic segmentation network (R2024a 以降)
segmentObjectsSegment point cloud using RandLA-Net semantic segmentation (R2024a 以降)
trainRandlanetTrain RandLA-Net network to perform semantic segmentation (R2024a 以降)

結果の可視化

labeloverlay2 次元イメージ上のラベル行列領域の重ね合わせ
pcshow3 次元点群のプロット

結果の検証

evaluateSemanticSegmentationグラウンド トゥルースに対してセマンティック セグメンテーション データ セットを評価する
segmentationConfusionMatrixConfusion matrix of multi-class pixel-level image segmentation (R2020b 以降)

トピック

注目の例