এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ত্রিমাত্রিক আবদ্ধ বাক্স (3D Bounding Box)
অক্ষ-সারিবদ্ধ বা অভিমুখী আয়তঘন, যা ত্রিমাত্রিক স্থানে কোনো বস্তুর অবস্থান ও স্থানিক সীমানা নির্দেশ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি এর কেন্দ্র (বা কোন কোণ) স্থানাঙ্ক, মাত্রা (দৈর্ঘ্য, প্রস্থ, উচ্চতা) এবং অভিমুখ (ইউলার কোণ বা কোয়াটার্নিয়ন) দ্বারা সংজ্ঞায়িত।
সেন্সর ফিউশন (Sensor Fusion)
একাধিক সেন্সর (যেমন: LiDAR, ক্যামেরা, রাডার) থেকে প্রাপ্ত তথ্য একত্রিত করে একটি আরও শক্তিশালী, সঠিক ও পূর্ণাঙ্গ পরিবেশ উপস্থাপনা তৈরি করার প্রক্রিয়া, যা একক উৎস থেকে প্রাপ্ত উপস্থাপনার চেয়ে উন্নত। এটি প্রতিটি মোডালিটির শক্তিকে একত্রিত করে তাদের স্বতন্ত্র দুর্বলতা কাটিয়ে উঠতে সক্ষম করে।
ভক্সেল গ্রিড শনাক্তকরণ (Voxel Grid Detection)
একটি ত্রিমাত্রিক শনাক্তকরণ পদ্ধতি যা স্থানকে ভক্সেল (মৌলিক আয়তন) এর ত্রিমাত্রিক গ্রিডে বিভক্ত করে। এই গ্রিড থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি নিষ্কাশন করে বস্তুর উপস্থিতি ও অবস্থান পূর্বাভাস দেওয়া হয়, প্রায়শই ত্রিমাত্রিক কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (3D CNN) এর মাধ্যমে।
মাল্টি-ভিউ প্রজেকশন (Multi-view Projection)
একটি পদ্ধতি যা ত্রিমাত্রিক পয়েন্ট ক্লাউডকে একাধিক দ্বিমাত্রিক সমতলে (বার্ডস আই ভিউ, ফ্রন্ট ভিউ ইত্যাদি) প্রক্ষেপণ করে পরিপক্ব দ্বিমাত্রিক অবজেক্ট শনাক্তকরণ আর্কিটেকচার ব্যবহারের জন্য। দ্বিমাত্রিক পূর্বাভাসগুলো পরে চূড়ান্ত আবদ্ধ বাক্স পেতে ত্রিমাত্রিক স্থানে পুনরায় প্রক্ষেপণ করা হয়।
ত্রিমাত্রিক অ্যাঙ্কর (3D Anchor)
পূর্বনির্ধারিত ত্রিমাত্রিক আবদ্ধ বাক্স যা নির্দিষ্ট আকার, অভিমুখ ও অবস্থান সহ অ্যাঙ্কর-ভিত্তিক শনাক্তকরণ পদ্ধতিতে রেফারেন্স হিসেবে ব্যবহৃত হয়। নেটওয়ার্ক শনাক্তকৃত বস্তুর অবস্থান ও জ্যামিতি পরিমার্জনের জন্য এই অ্যাঙ্করগুলির সাপেক্ষে অফসেট পূর্বাভাস দেয়।
অ্যাঙ্কর-মুক্ত শনাক্তকরণ (Anchor-free Detection)
ত্রিমাত্রিক শনাক্তকরণের একটি প্যারাডাইম যা পূর্বনির্ধারিত রেফারেন্স বাক্সের সেটের উপর নির্ভর করে না। এটি কী পয়েন্ট বা হিট ম্যাপ থেকে সরাসরি বস্তুর বৈশিষ্ট্য (কেন্দ্র, মাত্রা, অভিমুখ) পূর্বাভাস দেয়, প্রক্রিয়াটি সরল করে এবং বিভিন্ন আকারের বস্তুর জন্য সাধারণীকরণ উন্নত করে।
অকুপেন্সি গ্রিড (Occupancy Grid)
পরিবেশের একটি বিচ্ছিন্ন উপস্থাপনা যেখানে স্থান নিয়মিত কোষে বিভক্ত, প্রতিটি কোষের দখলকৃত, মুক্ত বা অজানা হওয়ার একটি সম্ভাবনা থাকে। এটি সাধারণত রোবোটিক্সে এবং ত্রিমাত্রিক সেন্সর ডেটা থেকে ট্র্যাজেক্টরি পরিকল্পনার জন্য ব্যবহৃত হয়।
পলিগন মেশ (Polygon Mesh)
শীর্ষবিন্দু, প্রান্ত এবং মুখের সংগ্রহ যা ত্রিমাত্রিক空间中 একটি বহুস্তরীয় বস্তুর আকৃতি সংজ্ঞায়িত করে। আবদ্ধ বাক্সের চেয়ে আরও সূক্ষ্ম ও বাস্তবসম্মত জ্যামিতিক উপস্থাপনার জন্য ত্রিমাত্রিক সেগমেন্টেশন বা পুনর্গঠন মডেলের আউটপুট হিসেবে ব্যবহৃত হয়।
পয়েন্ট নেটওয়ার্ক (PointNet)
পারমুটেশন ইনভেরিয়েন্স বৈশিষ্ট্য বজায় রেখে সরাসরি পয়েন্ট ক্লাউড প্রক্রিয়া করার জন্য ডিজাইন করা গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার। এটি পুরো ক্লাউড থেকে তথ্য একত্রিত করতে সিমেট্রিক ফাংশন (যেমন ম্যাক্স পুলিং) ব্যবহার করে।
রে-কাস্টিং শনাক্তকরণ (Ray-casting Detection)
একটি কৌশল যা একটি ভিউপয়েন্ট (সেন্সর) থেকে 3D গ্রিডের ভক্সেলগুলির মাধ্যমে রে নিক্ষেপ অনুকরণ করে ছেদবিন্দু নির্ধারণ এবং বস্তুর উপস্থিতি অনুমান করার জন্য। এটি প্রায়শই LiDAR-এর দৃষ্টিক্ষেত্র মডেলিং এবং শনাক্তকরণের নির্ভুলতা উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়।
3D সেমান্টিক সেগমেন্টেশন (3D Semantic Segmentation)
একটি কাজ যা একটি 3D পয়েন্ট ক্লাউডের প্রতিটি পয়েন্ট বা ভক্সেলকে একটি সেমান্টিক ক্লাস লেবেল (যেমন: 'গাড়ি', 'পথচারী', 'বিল্ডিং') নির্ধারণ করে। এটি বস্তুর অবস্থান নির্ধারণের বাইরে গিয়ে দৃশ্যের একটি ঘন এবং বিস্তারিত বোঝাপড়া প্রদান করে।
রিয়েল-টাইম 3D বস্তু শনাক্তকরণ (Real-time 3D Object Detection)
স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের মতো গতিশীল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যথেষ্ট কম লেটেন্সি সহ 3D-তে বস্তু সনাক্ত এবং অবস্থান নির্ধারণ করার জন্য একটি সিস্টেমের ক্ষমতা। এটি মডেলের জটিলতা এবং গণনাগত দক্ষতার উপর কঠোর সীমাবদ্ধতা আরোপ করে।
এক্সট্রিনসিক ক্যালিব্রেশন (Extrinsic Calibration)
একটি রেফারেন্স কোঅর্ডিনেট সিস্টেম (যেমন: যানবাহন) এর সাপেক্ষে একটি সেন্সরের আপেক্ষিক অবস্থান এবং অভিযোজন নির্ধারণের প্রক্রিয়া। মাল্টিমোডাল ডেটা ফিউশন এবং সাধারণ স্থানে সনাক্তকরণের সঠিক অভিক্ষেপের জন্য সঠিক ক্যালিব্রেশন অপরিহার্য।
অরিয়েন্টেশন কোয়াটার্নিয়ন (Orientation Quaternion)
চারটি সংখ্যা (w, x, y, z) ব্যবহার করে ত্রিমাত্রিক স্থানে ঘূর্ণনের একটি গাণিতিক উপস্থাপনা। এটি জিম্বল লক সমস্যা এড়ানোর জন্য 3D বাউন্ডিং বক্সের অভিযোজন বর্ণনা করতে অয়লার কোণগুলির চেয়ে পছন্দনীয়।
ফিচার প্রোপাগেশন শনাক্তকরণ (Feature Propagation Detection)
হায়ারার্কিকাল আর্কিটেকচার (যেমন: PointNet++) ব্যবহৃত একটি কৌশল যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলি ক্রমবর্ধমান মোটা রেজোলিউশনে নিষ্কাশন করা হয়, তারপর মূল পয়েন্টগুলিতে সূক্ষ্ম পয়েন্ট-লেভেল ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য প্রচারিত এবং ইন্টারপোলেট করা হয়।