Thuật ngữ AI
Từ điển đầy đủ về Trí tuệ nhân tạo
Boîte Englobante 3D (3D Bounding Box)
Parallélépipède rectangle aligné sur les axes ou orienté, utilisé pour délimiter la position et l'étendue spatiale d'un objet dans un espace tridimensionnel. Elle est définie par ses coordonnées de centre (ou d'un coin), ses dimensions (longueur, largeur, hauteur) et son orientation (angles d'Euler ou quaternion).
Fusion de Capteurs (Sensor Fusion)
Processus d'intégration de données provenant de plusieurs capteurs (ex: LiDAR, caméra, radar) pour produire une représentation de l'environnement plus robuste, précise et complète que celle fournie par une seule source. Elle permet de combiner les forces de chaque modalité pour surmonter leurs faiblesses respectives.
Détection d'Objets par Grille Voxel (Voxel Grid Detection)
Approche de détection 3D qui discrétise l'espace en une grille tridimensionnelle de voxels (volumes élémentaires). Les caractéristiques sont extraites de cette grille pour prédire la présence et la localisation des objets, souvent via des réseaux de neurones convolutifs 3D (3D CNN).
Projection Multi-vues (Multi-view Projection)
Méthode qui projette un nuage de points 3D sur plusieurs plans 2D (images d'oiseau de vue, vue frontale, etc.) pour utiliser des architectures de détection d'objets 2D matures. Les prédictions 2D sont ensuite re-projetées dans l'espace 3D pour obtenir les boîtes englobantes finales.
Ancre 3D (3D Anchor)
Boîtes englobantes 3D prédéfinies avec des tailles, des orientations et des positions spécifiques, utilisées comme références dans les méthodes de détection basées sur des ancres. Le réseau prédit les décalages par rapport à ces ancres pour affiner la localisation et la géométrie des objets détectés.
Détection Sans Ancre (Anchor-free Detection)
Paradigme de détection 3D qui ne repose pas sur un ensemble de boîtes de référence prédéfinies. Il prédit directement les attributs de l'objet (centre, dimensions, orientation) à partir de points clés ou de cartes de chaleur, simplifiant le processus et améliorant la généralisation à des objets de tailles variées.
Carte d'Occupation (Occupancy Grid)
Représentation discrète de l'environnement où l'espace est divisé en cellules régulières, chacune ayant une probabilité d'être occupée, libre ou inconnue. Elle est couramment utilisée en robotique et pour la planification de trajectoire à partir de données de capteurs 3D.
Maillage de Polygones (Polygon Mesh)
Collection de sommets, d'arêtes et de faces qui définissent la forme d'un objet polyédrique en 3D. Utilisé comme sortie de modèles de segmentation ou de reconstruction 3D pour une représentation géométrique plus fine et plus réaliste que les boîtes englobantes.
Réseau de Points (PointNet)
Architecture de réseau de neurones profonde conçue pour traiter directement des nuages de points, en respectant les propriétés d'invariance par permutation des points. Elle utilise des fonctions symétriques (comme le max pooling) pour agréger les informations de l'ensemble du nuage.
Détection par Ray-Casting (Ray-casting Detection)
Technique qui simule le lancer de rayons depuis un point de vue (capteur) à travers les voxels d'une grille 3D pour déterminer les intersections et inférer la présence d'objets. Elle est souvent utilisée pour modéliser le champ de vue d'un LiDAR et améliorer la précision de la détection.
Segmentation Sémantique 3D (3D Semantic Segmentation)
Tâche qui consiste à attribuer une étiquette de classe sémantique (ex: 'voiture', 'piéton', 'bâtiment') à chaque point ou voxel d'un nuage de points 3D. Elle fournit une compréhension dense et détaillée de la scène, au-delà de la simple localisation d'objets.
Détection d'Objets en Temps Réel (Real-time 3D Object Detection)
Capacité d'un système à détecter et à localiser des objets en 3D avec une latence suffisamment faible pour des applications dynamiques comme la conduite autonome. Elle impose des contraintes strictes sur la complexité du modèle et l'efficacité computationnelle.
Calibration Extrinsèque (Extrinsic Calibration)
Processus de détermination de la position et de l'orientation relatives d'un capteur par rapport à un système de coordonnées de référence (ex: le véhicule). Une calibration précise est essentielle pour la fusion de données multimodales et la projection correcte des détections dans un espace commun.
Quaternion d'Orientation (Orientation Quaternion)
Représentation mathématique d'une rotation dans un espace tridimensionnel à l'aide de quatre nombres (w, x, y, z). Elle est privilégiée aux angles d'Euler pour décrire l'orientation des boîtes englobantes 3D car elle évite le problème du blocage de cardan (gimbal lock).
Détection par Propagation de Caractéristiques (Feature Propagation Detection)
Stratégie utilisée dans les architectures hiérarchiques (ex: PointNet++) où les caractéristiques sont extraites à des résolutions de plus en plus grossières, puis propagées et interpolées vers les points d'origine pour une prédiction fine au niveau de chaque point.