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J-GLOBAL ID：201802284566704024   整理番号：18A1678787

QuickSket:クラウド消費を用いた未知環境における3D表現の構築【JST・京大機械翻訳】

QuickSketch: Building 3D Representations in Unknown Environments Using Crowdsourcing

著者 (5件)： Ahmad Fawad (University of Southern California) ,  Qiu Hang (University of Southern California) ,  Liu Xiaochen (University of Southern California) ,  Bai Fan (General Motors Inc.) ,  Govindan Ramesh (University of Southern California)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 2314-2321  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 災害と緊急の応答操作は,タイムリーで効率的な救助操作のための影響された地域の迅速な状況評価を必要とする。災害後に収集した3D地図はそのような認識を提供できるが,この地図を迅速に構築することは重要な挑戦である。本論文では,クラウド消費を用いて未知の環境の3D表現を迅速に構築するQuickSketchと呼ばれる能力の設計を検討した。QuickSkchは,未知の領域の異なる領域を調査するために,3Dセンサ(ステレオカメラ)を装備した複数の車両を使用し,次に,すべての車両から3Dデータを結合して,単一の3Dマップを構築する。QuickScetchは,重要なランドマークを持つ3Dマップを発表し,タイムリーなバックアップと救助操作を保証するために,最初の応答者と災害犠牲者から受け取った視覚知能(写真)の急速なコンテキスト化を可能にする。著者らの評価結果は,QuickSkchがある条件の下でサブメータマッピング精度を有する大規模キャンパスのために3Dマップをステッチできることを示して,位置は他の画像マッチング技術より正確に一桁の大きさを示して,視覚的知能を正確にコンテキスト化した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 救助 ,  高速度 ,  キャンパス ,  *三次元 ,  センサ ,  視覚
準シソーラス用語： 画像マッチング ,  ランドマーク ,  三次元データ ,  ステレオカメラ ,  状況評価 ,  *未知環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウド ,  消費 ,  未知環境 ,  3D ,  表現 ,  構築