تجزئة المستويات في سحب النقاط الثلاثية الأبعاد المكتسبة من المستشعر باستخدام قيود هندسية تعتمد على السوبرفوكسل

تظل عملية تجزئة المستويات في سحب النقاط ثلاثية الأبعاد الحقيقية التي يلتقطها جهاز LiDAR أو حساسات العمق تحديًا بسبب ندرة البيانات، والضوضاء، والتراكيب الهندسية المعقدة مثل الهياكل الخطوية والمستويات المتقاطعة غير المتوازية. لمعالجة هذه المشكلات المتأصلة في البيانات المكتسبة من المستشعرات، تقترح هذه الورقة طريقة لتجزئة المستويات تراعي الهندسة وتستفيد من تقارب حدود السوبرفوكسل، والتناسق العادي، وقيود تركيب خط الإسقاط. تم إنشاء السوبرفوكسل باستخدام خوارزمية تقسيم السوبرفوكسل المحسنة للحفاظ على الحدود (TBBS)، وتم بناء علاقات التقارب الطبيعية بناءً على نقاط الحدود. بعد ذلك، تم تجميع السوبرفوكسل مبدئيًا وفقًا لمعلومات العادي الخاصة بها. وأخيرًا، تم تركيب السحب النقطية المسقطة للسوبرفوكسل المجاورة بخطوط مستقيمة، وحُسِبت أخطاء التركيب لتحسين نتائج التجميع. توضح النتائج التجريبية أن هذه الطريقة تعمل بشكل ممتاز في التعامل مع الهياكل الخطوية غير المتوازية، موفرة تجزئة فعالة للمناطق المستوية التي تتميز بسمات هندسية مهمة. وتظهر مزايا خاصة في الحالات التي تتضمن مستويات غير متوازية متدرجة ومتقاطعة. على مجموعات البيانات المرجعية، تحقق الطريقة معدلات دقة واسترجاع تبلغ (97.7%، 94.4%، 91.2%، 80.4%، 92.3%) و(98.9%، 95.7%، 93.7%، 84.8%، 96.0%) على التوالي، ما يبرز فعاليتها ومتانتها لتطبيقات الاستشعار الثلاثي الأبعاد العملية.