Virtual Archaeology Review (Jul 2021)
Transferencia de técnicas de aprendizaje y mejora del rendimiento en la segmentación semántica profunda de nubes de puntos del patrimonio construido
Abstract
La creciente disponibilidad de datos tridimensionales (3D), como nubes de puntos, provenientes de la detección de la luz y distancia (LiDAR), sistemas de mapeado móvil (MMS) o vehículos aéreos no tripulados (UAV), brinda la oportunidad de generar rápidamente modelos 3D para apoyar las actividades de restauración, conservación y salvaguardia del patrimonio cultural (CH). El llamado proceso de escaneado-a-BIM puede, de hecho, beneficiarse de dichos datos, y ellos mismos pueden ser una fuente para futuros análisis o actividades sobre el patrimonio arqueológico y el construido. Hay varias formas de explotar este tipo de datos, como el modelado de información de edificios históricos (HBIM), la creación de mallas, la rasterización, la clasificación y la segmentación semántica. Este último, referido a las nubes de puntos, es un tema de máxima actualidad no solo en el dominio del PC sino también en otros campos como la navegación autónoma, la medicina o el comercio minorista. Precisamente en estos sectores, la tarea de la segmentación semántica se ha explotado y desarrollado principalmente con técnicas de inteligencia artificial. En particular, los algoritmos de aprendizaje automático (AA) y su subconjunto de aprendizaje profundo (AP) se aplican cada vez más y han establecido un sólido estado de la técnica en la última media década. Sin embargo, las aplicaciones de las técnicas de AP en las nubes de puntos tradicionales son todavía escasas; por tanto, nos proponemos abordar este marco dentro del ámbito del patrimonio construido. Partiendo de algunas pruebas anteriores con la Red Neural Convolucional de Gráfico Dinámico (DGCNN), en esta contribución se presta atención a: i) la investigación de modelos afinados, utilizados como técnica de aprendizaje por transferencia, ii) la combinación de clasificadores externos, como Random Forest (RF), con la red neuronal artificial, y iii) la evaluación de los resultados de aumentación de datos para el conjunto de datos específico del dominio ArCH. Finalmente, después de tener en cuenta las principales ventajas y criticidades, se hace una consideración sobre la posibilidad de beneficiarse de esta metodología también a expertos no programadores o del campo.
Keywords
