В МГУ предложили графовый подход к распознаванию 3D-объектов
Ученые факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова предложили новый подход к распознаванию трехмерных объектов. Исследователи предлагают отказаться от прямой обработки массивов данных с лазерных сканеров и представить любой предмет как граф: набор простых геометрических форм и связей между ними. Как отмечается на сайте вуза, такая модель позволяет снизить требования к вычислительным ресурсам и при этом сохранить точность.
Сегодня системы автономной навигации и робототехника обычно работают с так называемыми «облаками точек». Это трехмерные изображения, состоящие из миллионов координат без внутренней структуры. Их обработка требует значительных вычислительных мощностей. Как сообщает Hi-Tech Mail (Hi-Tech Mail.ru), предложенный алгоритм упрощает задачу благодаря другому способу представления объектов.
Суть метода в том, что сложный объект раскладывается на набор базовых геометрических примитивов: сферы, кубы, цилиндры и другие формы. Эти элементы становятся вершинами графа, а связи между ними задаются его ребрами. В результате объем обрабатываемых данных уменьшается, а сам подход рассматривается как перспективный для робототехники и систем автономной навигации.
Ключевые факты
Ученые факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова предложили метод распознавания 3D‑объектов через представление предмета в виде графа из простых геометрических форм и связей между ними.
Метод предполагает замену обработки массивов данных лазерного сканирования на модель из базовых геометрических примитивов.
Алгоритм описывает сложный объект как совокупность сфер, кубов, цилиндров и других геометрических примитивов, которые становятся вершинами графа.
Современные системы автономной навигации и робототехника часто используют «облака точек», трехмерные изображения из миллионов координат без внутренней структуры, обработка которых требует больших вычислительных ресурсов.