Détection d'anomalies en 3D

La détection d'anomalies en 3D est une tâche axée sur l'identification d'objets ou de régions anormaux qui divergent des modèles normaux au sein de données 3D. Cela implique l'analyse de structures de données telles que des nuages de points 3D, des maillages ou des voxels. Cette tâche présente une valeur d'application importante dans des domaines comme l'inspection industrielle, la conduite autonome et l'analyse d'imagerie médicale, améliorant ainsi la précision et l'efficacité de la détection tout en réduisant le taux de fausses alertes. Dans le cadre de la méthodologie, la détection d'anomalies en 3D utilise des algorithmes et des techniques avancés pour traiter efficacement et analyser avec précision des données 3D complexes.