効率的なデータ放送のためのポイントクラウド圧縮:性能比較【JST・京大機械翻訳】

Nardo Francesco; Peressoni Davide; Testolina Paolo; Giordani Marco; Zanella Andrea

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204506366770 整理番号：22P0283331

効率的なデータ放送のためのポイントクラウド圧縮:性能比較【JST・京大機械翻訳】

Point Cloud Compression for Efficient Data Broadcasting: A Performance Comparison

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発行年： 2022年02月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

第5世代(5G)無線ネットワークの世界商業化と,接続と自律車両(CAV)によって提供される励起可能性は,自動車環境における動的対象を追跡するための不均一センサの配置に向けて推進されている。それらの中で,光検出と測距(LiDAR)センサーは,車両ネットワークへの応用が特に有望であるので,人気の急増を wんでいる。LiDARは周辺環境の3次元(3D)マッピングを実際に生産でき,物体検出,認識,および地形に使用できる。これらのデータを,伝送するときに,無線チャネルを容易に輻輳できるので,通信システムに大きな課題を課すかもしれない点雲として符号化した。これらの線に沿って,本論文では,高速かつ効率的な方法で点雲を圧縮する方法を検討した。2D-および3D-配向アプローチの両方を考察し,対応する手法の性能を,(de)圧縮時間,効率,および元のものと比較して減圧フレームの品質に関して解析した。LiDARフレームが保存される行列形式により,2D画像に対して典型的に適用される圧縮法は,特に3D点雲に対して設計されたものより,より良好でないならば,等価結果を与えることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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