実時間3D再構成のためのエッジコンピューティングベースの光クラウドソーシングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Yu Shuai; Chen Xu; Wang Shuai; Pu Lingjun; Wu Di

文献

J-GLOBAL ID：202202267883307178 整理番号：22A0456897

実時間3D再構成のためのエッジコンピューティングベースの光クラウドソーシングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An Edge Computing-Based Photo Crowdsourcing Framework for Real-Time 3D Reconstruction

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資料名：
巻： 21 号： 2 ページ： 421-432 発行年： 2022年
JST資料番号： W1357A ISSN： 1536-1233 CODEN： ITMCCJ 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

画像ベースの3次元(3D)再構成は3Dモデルを構築するために一組の写真を利用し,拡張現実感(AR)や災害回復のような多くの新興アプリケーションで広く使用できる。既存の3D再構成法の大部分は,モバイルユーザが目標領域周りを歩くことを必要とし,手持ちカメラで目的を再構成し,これは非効率で時間がかかる。5Gにおける遅延集中と資源ハンガリーアプリケーションの要求を満たすために,本論文ではエッジコンピューティングベースの光クラウドソーシング(EC-PCS)フレームワークを提案した。主な目的は,ネットワーク資源と金銭的コスト考慮により,リアルタイム3Dモデル再構成のためのネットワークエッジにおけるユビキタスモバイルとモノのインターネット(IoT)デバイスからの代表的写真の集合を収集することである。特に,それらの鮮度,分解能およびデータサイズを同時に考慮することにより,光価格決定機構を提案した。次に,必要な目標範囲と最小金銭コストを有する写真の集合を動的に選択するための新しい光選択方式を設計した。そのような問題のNP-硬度を証明し,近最適解を得るための効率的な greedy欲ベース近似アルゴリズムを開発した。さらに,選択した写真の最大アップロード遅延をエッジサーバに最小化するために,最適ネットワーク資源割当て方式を提示した。最後に,3D再構成アルゴリズムと3Dモデルキャッシング方式を,リアルタイムでエッジサーバによって実行した。実世界データセットに基づく広範な実験結果は,既存の機構よりもEC-PCSシステムの優れた性能を実証した。Copyright 2022 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】

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