ニューラル陰関数表現を用いたLiDAR点群伝送に関する一検討

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-06-19
• タイトル: ニューラル陰関数表現を用いたLiDAR点群伝送に関する一検討
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: Mitsubishi Electric Research Laboratories
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者名: 桑原, 明大; 大迫, 勇太郎; 加藤, 空知; 藤橋, 卓也; 秋濃(小池), 俊昭; 渡辺, 尚
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Light Detection and Ranging(LiDAR)は，ナビゲーション，自動運転などの多岐にわたるアプリケーションで注目されている．LiDARはレーザ光を用いて3次元空間を点群として取得することができる．一方で，取得した点群のデータサイズは非常に膨大である．特に，限られた帯域を有する無線伝送路を介して点群を共有する場合，その多大なトラヒックが大きな課題となる．本研究ではLiDARから得られた3次元点群を対象とした低トラヒック伝送手法を提案する．より具体的には，低トラヒック化を実現するために提案手法では3次元点群を2次元上に写像したRange画像を取得するとともに得られたRange画像全体を点の有無を表すMask画像，点の距離を表すDepth画像に分類する．その後，それぞれの画像に対してニューラル陰関数表現(Implicit Neural Representation:INR)を定義する．INRでは各画像における座標成分に対する画素値を出力するような小規模のニューラルネットワーク(Neural Network:NN)を用いて画像ごとに過学習させ，その重みを伝送することで限られたトラヒックでのRange画像伝送を実現する．さらに，Mask画像に対しては元画像の画素値とINRから得られる画素値との残差情報を生成してアナログ符号化・アナログ伝送することでINRを用いるだけでは学習が困難な高周波成分を伝送する．実際のLiDAR点群を用いた性能評価から，提案手法は画像符号化技術JPEG，INRを用いた画像符号化技術と比較してより少ないトラヒックで高品質なRange画像を伝送可能であること，すなわち高品質な3次元点群を伝送可能であることが分かった．
• 書誌情報: マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集; 巻 2024, p. 1222-1230, 発行日 2024-06-19
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会