Segmentation d'anomalie en profondeur

La segmentation d'anomalies en profondeur est une technique de détection d'anomalies basée sur des informations de profondeur, visant à identifier et à segmenter les régions qui ne correspondent pas à la scène normale en analysant les données de profondeur dans l'espace tridimensionnel. Cette tâche utilise des données provenant de capteurs de profondeur, combinées avec des algorithmes avancés de traitement d'images et d'apprentissage automatique, pour obtenir une perception environnementale précise et un suivi d'anomalies. Elle est largement appliquée dans les domaines de l'inspection industrielle, de la conduite autonome, de la surveillance de sécurité, et d'autres secteurs, possédant une valeur pratique importante.