Theo thực nghiệm, PointNet có thể xử lý nhiều hơn một triệu điểm mỗi giây để phân loại đám mây điểm (khoảng 1K đối tượng / giây) hoặc phân đoạn ngữ nghĩa (khoảng 2 đối tượng / giây) với GPU 1080X trên TensorFlow, cho thấy tiềm năng lớn cho các ứng dụng thời gian thực.
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG THỬ NGHIỆM3.1 Giới thiệu bài toán thử nghiệm 3.1 Giới thiệu bài tốn thử nghiệm
Dữ liệu điểm có giá trị tọa độ ba chiều (x, y, z) được tạo bởi công nghệ LiDAR thường có mật độ dày đặc và chứa những thơng tin cực kỳ hữu ích về bề mặt địa hình của khu vực đo vẽ. Nhưng để xác định được nhãn lớp mà mỗi điểm thuộc về lại khá khó khăn khi một đối tượng có nhiều điểm trả về. Để làm được cơng việc này, cần phải tiến hành bài tốn phân loại đám mây điểm để có thể sử dụng những điểm có giá trị trong đám mây điểm LiDAR.
Bài tốn phân loại đám mây điểm LiDAR thuộc vào bài toán lọc và phân tách đưa các điểm về các lớp riêng biệt. Việc phân loại dữ liệu tự động của đám mây điểm phải tách được đám mây dữ liệu thành các lớp khác nhau theo các tính chất riêng như: Lớp chứa điểm mặt đất, Lớp chứa điểm thực phủ, Lớp chứa điểm trên mái nhà tường nhà và các cơng trình xây dựng, Lớp chứa các điểm trên không, Lớp chứa các điểm bị lỗi, Lớp chứa các điểm trên mặt nước …. Từ đó phân loại thành lớp Ground và NonGround.
Bài tốn thực nghiệm của luận văn tập trung vào ứng dụng hai thuật toán PointNet và K-means trong phân loại đám mây điểm LiDAR, từ đó đánh giá độ chính xác của hai thuật tốn trên bộ dữ liệu thử nghiệm.
3.2 Lựa chọn thuật toán phân loại và dữ liệu thử nghiệm
Trong bài toán phân loại, lựa chọn thuật toán là quan trọng và quyết định đến độ chính xác của bài tốn phân loại. Hai thuật toán được lựa chọn trong luận văn là K-means và PointNet.
Bộ dữ liệu thử nghiệm được thu nhận tại khu vực tỉnh Quảng Ninh. Công nghệ LiDAR sử dụng là ALS (Aerial Scanning Laser). Dữ liệu sau khi thu nhận được lưu dưới dạng file .las với chuẩn 1.2. Đám mây điểm có 934.843 điểm, Xmin: 289267.833391, Xmax: 290127.315851, Ymin: 4117197.654465, Ymax: 4117559.134703, mật độ điểm: 7.17pt/m2, . Các tham số của dữ liệu được thể hiện trong bảng 2.
Đám mây điểm LiDAR được thể hiện trong hình vẽ 3.1 và ảnh vệ tinh khu vực khảo sát được thể hiện trong hình 21.