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J-GLOBAL ID：202102216221564716   整理番号：21A1144914

視覚タスクに基づく3D LiDARポイントクラウドのための品質計量【JST・京大機械翻訳】

A Quality Metric for 3D LiDAR Point Cloud based on Vision Tasks

著者 (4件)： Zhao Heng (Shanghai Jiao Tong University,Cooperative Medianet Innovation Center,China) ,  Yang Qi (Shanghai Jiao Tong University,Cooperative Medianet Innovation Center,China) ,  zhu Wenjie (Shanghai Jiao Tong University,Cooperative Medianet Innovation Center,China) ,  Xu Yiling (Shanghai Jiao Tong University,Cooperative Medianet Innovation Center,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BMSB  ページ： 1-5  発行年： 2020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： 本論文では,マシンビジョンタスクに基づく適応点クラウド圧縮実装方式を提案した。この方式をより効果的にするために,3D LiDARポイントクラウドの客観的品質評価メトリックを提供した。ポイントクラウド品質評価の分野において,それは現在,マシンビジョンタスクに焦点を合わせた最初の評価モデルである。LiDARポイントクラウドデータの特性を考慮して,メトリックは,球面領域の局所ポイントセットと密度情報の方向表現に基づいて計算した。最後に,オープンLiDARポイントクラウドデータセット,KITTI,および2つの圧縮プラットフォーム,TMC13とCTIVに関するその性能を評価して,歪んだデータを得た。歪データに基づいて,視覚タスクの計量と精度の両方を計算した。実験結果は,このメトリックとビジョンタスク精度の間の強い線形相関を得て,それはその対応物より優れていることを示した。Copyright 2021 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： *視覚 ,  球面 ,  *三次元
準シソーラス用語： 品質評価 ,  評価モデル ,  マシンビジョン ,  ホップ数 ,  点群データ , 【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 (7件)： 視覚 ,  タスク ,  3D ,  LIDAR ,  ポイント ,  クラウド ,  計量