Distributed Optimization of Visual Sensor Networks for Coverage of a Large-Scale 3-D Scene
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Visual coverage is an important task for environment perception. In this article, the coverage of a large-scale 3-D scene represented by a polygon mesh model is considered, and a visual sensor network deployment algorithm is proposed through the combination of space partition, greedy and local search procedures. Comparing with existing approaches, the proposed algorithm can handle large-scale 3-D polygon meshes much faster in a scalable and distributed way, with superior coverage performance. First, we propose a new data structure called “chunk-triangle” in order to accelerate the computing process to identify visible triangles for a given camera. Furthermore, a GPU-based parallel algorithm is presented to shorten the time consumed for occlusion detection. Second, a new fast, scalable and distributed deployment approach is proposed for a camera sensor network to cover large-scale 3-D polygon meshes. The deployment algorithm generates a solution space of individual candidate cameras followed by camera selection. In camera selection, we partition the target scene space into some regions and conduct greedy search, respectively, in each region in order to choose a preliminary set of cameras with high initial coverage quality. Then, a local search strategy is further conducted to improve the coverage performance by compensating for the lost in rough space partition, and thus, results in an optimal deployment configuration of the camera network. Comparative evaluation results demonstrate the advantages of the proposed approach versus existing methods in terms of time cost, scalability, and coverage performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle