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J-GLOBAL ID：201902219811371649   整理番号：19A0923107

大規模点雲データのための拡張ジオコードの効率的符号化と復号化【JST・京大機械翻訳】

Efficient Encoding and Decoding Extended Geocodes for Massive Point Cloud Data

著者 (5件)： Kim Taehoon (Department of Computer Science, Pusan National University, Pusan, South Korea) ,  Kim Kyoung-Sook (Artificial Intelligence Research Center (AIRC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tokyo, Japan) ,  Lee Jun (Artificial Intelligence Research Center (AIRC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tokyo, Japan) ,  Matono Akiyoshi (Artificial Intelligence Research Center (AIRC), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tokyo, Japan) ,  Lit Ki-Joune (Department of Computer Science, Pusan National University, Pusan, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BigComp  ページ： 1-8  発行年： 2019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： 移動測量とマッピング技術の開発によって,ポイントクラウドデータは,ロボットナビゲーション,自己駆動ドロロン/車両と三次元(3D)都市空間モデリングを含むさまざまな応用において出現した。さらに,データベース管理システムが,従来の利用とアプリケーションにおけるアーカイブファイルとして扱われると異なり,ポイントクラウドデータを共有し,再利用するための需要が増加している。しかしながら,データベーススケーラビリティは,3D(X,Y,Z)座標系により定義される大量の点雲データを処理し,管理するために探索される必要がある。大規模なデータを扱い,複数のノードを横切ってそれを配布するための典型的なアプローチは,データ分割である。Geohashingは,緯度/経度空間点をコード/ストリングに変換する一般的な方法であり,グリッドのバケットにデータを保存するために使用されている。大規模な地球空間データ,特にNoSQLデータベースを扱う多くの方法は,ジオハッシング技術に基づいている。本論文において,著者らは,地理ハッシュと同様に,等しい面積/体積モザイクの階層的配列として地球を表す離散的グローバルグリッドシステム(DGGS)において,3Dポイントクラウドをコード化/復号化する効率的方法を提案した。ベース36の現在の地球ハッシュは,データ記憶,フィルタ,統合,および分析のための高分解能3Dポイントクラウドによる作業の困難性を持っている。それは,セルサイズと不均等な領域の制限のためである。点雲の正確な3D座標に対して64ビット以上のDGGSベースMorton符号を採用し,2つの実装間の符号化/復号化性能を比較した。すなわち,ストリングを用いて,ビットインタリービングとルックアップテーブルの組合せを用いた。Copyright 2019 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： *復号化 ,  緯度 ,  高分解能 ,  再利用 ,  三次元 ,  データベース ,  地理学 ,  経度 ,  都市 ,  モザイク性 ,  *測地座標 ,  地球 ,  応用プログラム ,  フィルタ ,  ルックアップテーブル

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  点雲 ,  拡張 ,  ジオコード ,  符号化 ,  復号化