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PointCompress3Dは、ロードサイドLiDARから取得された大規模なポイントクラウドデータの効率的な保存、ストリーミング、リアルタイムオブジェクト検出を可能にする新しいポイントクラウド圧縮フレームワークです。
Kivonat
本研究では、PointCompress3Dと呼ばれる新しいポイントクラウド圧縮フレームワークを提案しています。このフレームワークは、ロードサイドのLiDARセンサーから取得された大規模なポイントクラウドデータの効率的な保存、ストリーミング、リアルタイムオブジェクト検出を目的としています。
具体的には以下の取り組みを行っています:
- 3つの最新のポイントクラウド圧縮手法(Depoco、3DPCC、Draco)を評価し、比較分析を行いました。
- これらの手法をロードサイドのOuster LiDARセンサーに適応させるための拡張を行いました。
- 圧縮効率、圧縮品質、圧縮/伸張速度などの観点から、これらの手法の性能を詳細に評価しました。
- 最終的に、PointCompress3Dフレームワークを構築し、圧縮されたポイントクラウドデータとオブジェクト検出結果をストリーミングする機能を実装しました。
実験の結果、PointCompress3Dは、10 FPSの高フレームレートを維持しつつ、ポイントクラウドサイズを50倍以上圧縮することができ、オブジェクト検出性能も元のデータと同等の水準を達成しました。今後は、本システムの実際の運用環境への展開を目指します。
Statisztikák
圧縮後のポイントクラウドサイズは元の50分の1以下に圧縮できる
10 FPSの高フレームレートを維持できる
オブジェクト検出性能は元のデータと同等の水準を達成できる
Idézetek
"PointCompress3Dは、ロードサイドインフラのLiDARセンサーから取得された大規模なポイントクラウドデータの効率的な保存、ストリーミング、リアルタイムオブジェクト検出を可能にする新しいフレームワークです。"
"我々の実験の結果、PointCompress3Dは、10 FPSの高フレームレートを維持しつつ、ポイントクラウドサイズを50倍以上圧縮することができ、オブジェクト検出性能も元のデータと同等の水準を達成しました。"