Point Cloud Toolbox propose des algorithmes et des applications pour le design et l'analyse de systèmes de traitement de nuages de points. La toolbox comprend des fonctions pour le recalage, le filtrage, la transformation géométrique, le clustering et la segmentation des nuages de points. Elle supporte le traitement des données de nuages de points issues de capteurs tels que les LiDAR, les caméras RGB-D, les caméras stéréoscopiques et les radars mmWave, ainsi que de workflows tels que le SLAM visuel, la photogrammétrie et la structure acquise à partir du mouvement (structure from motion).
Vous pouvez lire des données dans les formats standard ou les recevoir en streaming directement à partir de capteurs LiDAR. Des outils de visualisation supportent l'analyse, la mesure et l'édition interactive de nuages de points volumineux.
Des applications dédiées permettent le calibrage de lidars et de caméras, la labellisation multicapteur et le recalage. Vous pouvez appliquer des techniques de Deep Learning pour la détection, la segmentation et la classification de nuages de points. Vous pouvez également générer du code C/C++ (avec MATLAB Coder) et CUDA® (avec GPU Coder) pour le déploiement.
Lire, écrire et visualiser des nuages de points
Importez des nuages de points à partir de formats de fichiers tels que LAS/LAZ, PCD et PLY, ou diffusez en streaming des données de nuages de points directement depuis des capteurs LiDAR, notamment Velodyne® et Ouster®. Visualisez et explorez jeux de données de nuages de points de toutes tailles avec l'application Point Cloud Analyzer.
Traiter et analyser des nuages de points
Traitez et analysez des nuages de points terrestres et aériens avec des algorithmes de conversion des nuages non organisés en nuages organisés, de segmentation du sol, de clustering, d'ajustement de formes, de transformation géométrique et d'extraction de caractéristiques.
Recalage des nuages de points et SLAM
Recalez des nuages de points grâce à des algorithmes tels que l'ICP, le NDT et l'appariement de caractéristiques basé sur FPFH. Évaluez et comparez les algorithmes de recalage avec l'application Point Cloud Registration Analyzer. Implémentez des workflows SLAM 3D pour la cartographie et la localisation pour des nuages de points terrestres et aériens.
Calibrage de caméra LiDAR
Estimez la transformation rigide entre un capteur LiDAR 3D et une caméra. Utilisez la matrice de transformation rigide estimée entre la caméra et le LiDAR pour fusionner les données de ces deux capteurs.
Deep Learning pour les nuages de points
Appliquez des algorithmes de Deep Learning pour la segmentation sémantique et la détection d'objets sur des nuages de points. Entraînez, testez et évaluez les performances de ces réseaux. Déployez-les sur le hardware cible en générant du code C/C++ ou CUDA.
Labellisation de nuages de points et de vidéos
Labellisez des nuages de points et des vidéos pour la détection d'objets, la segmentation sémantique et la détection de voies de circulation. Utilisez l'application Multi-Sensor Labeler avec des algorithmes d'automatisation prédéfinis ou personnalisés pour accélérer le processus de labellisation.
Ressources liées au produit :
« Imaginez que vous soyez dans une voiture et que vous sortiez le bras par la fenêtre. Vous ressentez cette force. Nous avons déterminé que le guépard utilise cette traînée aérodynamique pour stabiliser son corps lors de virages à grande vitesse. »
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