Bruk av kunstig intelligens for klassifisering av objekt i en punktsky

Abstract

Denne bachelor oppgaven omhandler teknikker og konsepter innenfor tematikkene kunstig intelligens, maskinlæring, laserskanning og generell databehandling. Det forskes på om en maskinlæringsmodell kan klassifisere objekter i en punktsky, for å så undersøke om dette er en reel implementering som geomatikk og andre bransjer kan ta utnytt av i nær fremtid. Dataene brukt er en kombinasjon av data tilgjengelig online og data innhentet manuelt fra Campus på NTNU Gjøvik, for å ha diverse sammensetninger av datapunkter til modellens trening. De adaptive egenskapene til modellen undersøkes, hvor en allerede trent modell skal klare å tilpasse seg nye data. Dette er kjent som overførings læring. Maskinlærings modellen er trent gjennom de nevrale nettverket PointNet++, med ADAM og StepLR som optimaliserings algoritmer. Modellen er en End to End modell, hvor alt skjer automatisk fra inngang til utgang, gitt allerede behandlet data. Manuell feilsøking gjennomføres og illustreres ved modellens prediksjoner. Testene tatt i bruk er F1-score, AUC og Nøyaktighet. Resultatene overstiger 90% ved samtlige kalkulasjoner og tester. Forsøket er ansett som vellykket.This bachelor's thesis deals with techniques and concepts within the subjects of artificial intelligence, machine learning, laser scanning and general data processing. The research being done is about a machine learning model and classification of objects in a point cloud. Results are later investigated to see whether this is a real implementation that the geomatics and other industries can take advantage of in the near future. The data being used is a combination of data available online and data obtained manually from the Campus at NTNU Gjøvik. This is to have different combinations of data sources for the model's training. The adaptive properties of models are examined, where an already trained model must be able to adapt to new data. This is known as transfer learning. Machine learning models are trained through the neural network PointNet++, with ADAM and StepLR as optimization algorithms. The model is an End to End model, where everything happens automatically from input to output, with already preprocessed data. Manual troubleshooting is carried out and illustrated by the model's predictions. The evaluation metrics used are F1 score, AUC and Accuracy. The results all exceed 90% for the calculations and tests that’s done. The experiment is considered successful