From Propagation to Prediction: Point-level Uncertainty Evaluation of MLS Point Clouds under Limited Ground Truth

📄 arXiv: 2511.03053v1 📥 PDF

作者: Ziyang Xu, Olaf Wysocki, Christoph Holst

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-11-04

💡 一句话要点

提出一种基于学习的MLS点云不确定性评估框架，无需大量真值数据。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 移动激光扫描 点云 不确定性评估 机器学习 几何特征

📋 核心要点

  1. 现有MLS点云不确定性评估方法依赖大量真值数据，获取成本高昂且在实际场景中难以实现。
  2. 该论文提出一种基于学习的框架，通过最优邻域估计和几何特征提取来预测点云的不确定性。
  3. 实验表明，该框架可行，且XGBoost模型在精度相当的情况下，效率是随机森林的三倍。

📝 摘要（中文）

不确定性评估对于移动激光扫描(MLS)点云在Scan-to-BIM、形变分析和3D建模等高精度应用中的可靠使用至关重要。然而，在许多实际应用中，获取用于评估的真值(GT)通常成本高昂且不可行。为了减少对真值的长期依赖，本研究提出了一种基于学习的MLS点云框架，该框架集成了最优邻域估计和几何特征提取。在真实数据集上的实验表明，所提出的框架是可行的，并且XGBoost模型提供了与随机森林完全相当的精度，同时实现了更高的效率（快约3倍），初步证明了几何特征可用于预测由C2C距离量化的点级不确定性。总而言之，这项研究表明MLS点云的不确定性是可学习的，为不确定性评估研究提供了一种新的基于学习的视角。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动激光扫描(MLS)点云不确定性评估中对大量真值数据依赖的问题。现有方法需要精确的真值数据来评估点云的质量和可靠性，但在许多实际应用场景中，获取这些真值数据非常困难且成本高昂，限制了MLS点云在高精度应用中的广泛使用。

核心思路：论文的核心思路是利用机器学习方法，通过学习点云的几何特征来预测其不确定性，从而减少对真值数据的依赖。通过提取点云的几何特征，并使用这些特征训练机器学习模型，可以建立点云几何特性与其不确定性之间的映射关系。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 最优邻域估计：确定每个点周围的最佳邻域，用于后续的几何特征提取。2) 几何特征提取：从每个点的邻域中提取各种几何特征，例如曲率、法向量、散度等。3) 不确定性预测：使用提取的几何特征训练机器学习模型（如XGBoost或随机森林）来预测每个点的不确定性，这里的不确定性通过C2C距离来量化。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于学习的方法来评估MLS点云的不确定性，从而显著减少了对真值数据的依赖。与传统的基于误差传播或统计分析的方法不同，该方法能够从点云自身的几何特征中学习不确定性模式，更适用于实际应用场景。

关键设计：论文中使用了XGBoost模型进行不确定性预测，并与随机森林进行了比较。C2C距离被用作不确定性的量化指标。最优邻域估计的具体方法和几何特征的选择是影响模型性能的关键因素，论文中可能对这些参数进行了优化和选择。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的基于学习的框架能够有效地预测MLS点云的不确定性。XGBoost模型在精度上与随机森林相当，但效率提高了约3倍，表明该方法在实际应用中具有更高的可行性。该研究初步验证了几何特征可以用于预测点级不确定性，为后续研究提供了有力的支持。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于Scan-to-BIM、形变分析、3D建模等领域，尤其是在难以获取大量真值数据的场景下。通过预测点云的不确定性，可以提高后续处理的可靠性，例如在三维重建中对点云进行滤波和优化，或者在形变分析中评估监测结果的精度。该方法有助于推动MLS点云技术在更多实际工程中的应用。

📄 摘要（原文）

Evaluating uncertainty is critical for reliable use of Mobile Laser Scanning (MLS) point clouds in many high-precision applications such as Scan-to-BIM, deformation analysis, and 3D modeling. However, obtaining the ground truth (GT) for evaluation is often costly and infeasible in many real-world applications. To reduce this long-standing reliance on GT in uncertainty evaluation research, this study presents a learning-based framework for MLS point clouds that integrates optimal neighborhood estimation with geometric feature extraction. Experiments on a real-world dataset show that the proposed framework is feasible and the XGBoost model delivers fully comparable accuracy to Random Forest while achieving substantially higher efficiency (about 3 times faster), providing initial evidence that geometric features can be used to predict point-level uncertainty quantified by the C2C distance. In summary, this study shows that MLS point clouds' uncertainty is learnable, offering a novel learning-based viewpoint towards uncertainty evaluation research.