Sobre o Impacto da Compressão de Nuvens de Pontos LiDAR na Segmentação Semântica Remota

Os veículos autônomos dependem de sensores LiDAR para gerar nuvens de pontos 3D, garantindo segmentação precisa e detecção de objetos. No contexto de uma cidade inteligente, queremos entender o efeito que a transmissão (compressão) pode ter na segmentação remota (em nuvem), em vez do processamento local. Neste breve artigo, buscamos compreender o impacto da compressão de nuvens de pontos no desempenho da segmentação semântica e estimar os requisitos necessários de largura de banda. Desenvolvemos uma nova métrica de distorção para avaliar esse impacto. Foram testados dois algoritmos de compressão do MPEG (GPCC e L3C2) e dois algoritmos líderes de segmentação semântica (2DPASS e PVKD) no conjunto de dados Semantic KITTI. Os resultados indicam que uma alta qualidade de segmentação exige uma taxa de comunicação de aproximadamente 0,6 MB/s para G-PCC e 2,8 MB/s para L3C2. Esses resultados são importantes para o planejamento de recursos de infraestrutura na navegação autônoma.