点云压缩方案介绍 针对点云数据压缩场景,对点云数据的时空信息进行分析处理,大幅降低数据量,与储存成本,实现高质量且实时的点云数据编解码方案。 技术特点 - 根据应用场景,深度定制和优化点云编解码算法。 - 基于点云时空预测和变换技术,降低数据冗余,显著提高压缩效率,降低存储和带宽成本。 - 通过快速算法、多
点云是海量点的集合,存储点云不仅会消耗大量的存储空间,而且传输不经过压缩的点云文件需要消耗大量的带宽,传输成本很高,因此需要对点云进行压缩。 使用场景 自动驾驶:压缩自动驾驶场景中雷达扫描产生的点云数据。 数字文博:为文物数字化场景中产生的文物点云信息提供压缩方案。 智慧城市:对城市三维重建产生的点云信息...
可以直接编译和使用,但是由于本人的电脑只有opencv3.4以及boost1.58,修改后在编译的时候仍然没有成功,所以我决定将代码重新构建一下,使用cmake进行编译,并且为了测试压缩前后点云数据的质量,我已经引入了点云库PCL,对点云进行一些转换和可视化,
本次沙龙特邀屠仁伟博士作题为《点云压缩及其质量评价研究前沿》的专题学术报告,吸引了众多师生积极参与。 屠仁伟博士围绕“面向压缩失真的点云质量评价”这一前沿研究方向,系统性地分享了其团队最新研究成果。报告首先从技术背景入手,详细解读了MPEG组织提出的两大...
标题:T3DNet: 压缩点云模型以实现轻量级3D识别 地址:arxiv.org/pdf/2402.1926 摘要:3D点云已被广泛运用于许多移动应用场景,包括自动驾驶和移动设备上的3D感知。然而,现有的3D点云模型往往体积庞大,使得它们难以在边缘设备上部署,因为其高内存需求和非实时延迟。目前缺乏关于如何将3D点云模型压缩成轻量级模型的研究。
几何压缩可能基于点的位置关系进行编码。编码时会考虑点之间的距离和分布模式。有些算法通过建立层次结构来压缩点云。这种层次结构有助于高效表示大规模点云。点云的法向量等属性也能进行有针对性的压缩。压缩过程中会权衡压缩比和数据精度的平衡。 数据量化是压缩的常用手段之一。它可以降低数据的分辨率以减少存储空间...
一项由中国科学院、同济大学和宁波大学联合团队开发的创新点云压缩技术（TSC-PCAC）取得重大突破。这项技术不仅大幅提升了点云数据的压缩效率，还显著降低了处理时间，为AR/VR等3D应用的发展扫清了技术障碍。在当前3D视觉技术快速发展的背景下，点云作为虚拟现实和增强现实的关键数据形式，面临着巨大的传输和存储挑战。
Draco 是一种基于量化的压缩方法,是一种开放格式,其本质相似,但具有一些关键优势: 顺序优化编码:Draco 编码器使用基于 KD 树的编码器重新排列点以实现最佳压缩。 通用属性:Draco 可以压缩通用属性,例如强度和分类。 可配置的压缩:点云可以使用 1 到 31 之间的任何量化位,具体取决于可容忍的损耗。 压缩可以调整为...
二、点云数据压缩 G-PCC综述 G-PCC (Geometry based Point Cloud Compression) 见该博客:点云数据压缩 G-PCC综述_aperture0的博客-CSDN博客 当然,你也可以自己阅读G-PCC codec description v9文档进行学习 链接:https://pan.baidu.com/s/1LurqMJxJSSsLVOJamxR70g ...
将基于文本的大型语言模型(LLM)转换为用于点云几何压缩的 LLM-PCGC 是一个跨模态问题。由于 LLM 是基于文本的模型,目前的多模态大型语言模型(MM-LLM)为了处理多模态数据,通常的做法是将其他模态的标记映射到文本空间,然后通过文本描述生成对应的模态数据(。一方面,对于编码任务,实际上并不需要文本数据,也不存在与多...