चीन के विज्ञान अकादमी, टोंगजी विश्वविद्यालय और निंगबो विश्वविद्यालय के संयुक्त टीम द्वारा विकसित एक नवाचार बिंदु बादल संपीड़न तकनीक (TSC-PCAC) में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है। यह तकनीक न केवल बिंदु बादल डेटा के संपीड़न दक्षता में भारी वृद्धि करती है, बल्कि प्रसंस्करण समय को भी काफी कम करती है, जिससे AR/VR जैसे 3D अनुप्रयोगों के विकास में तकनीकी बाधाओं को समाप्त किया जा सकता है।
वर्तमान 3D दृश्य तकनीक के तेजी से विकास के संदर्भ में, बिंदु बादल, जो आभासी वास्तविकता और संवर्धित वास्तविकता का एक प्रमुख डेटा रूप है, बड़े पैमाने पर संचरण और भंडारण की चुनौतियों का सामना कर रहा है। एक उच्च गुणवत्ता वाला बिंदु बादल लाखों डेटा बिंदुओं को शामिल कर सकता है, प्रत्येक बिंदु स्थिति, रंग, पारदर्शिता आदि जैसे बहुआयामी जानकारी ले जाता है। इन विशाल डेटा की प्रसंस्करण दक्षता सीधे 3D अनुप्रयोगों की प्रसार गति को प्रभावित करती है।
इस समस्या का समाधान करने के लिए, शोध टीम ने एक एंड-टू-एंड वोक्सेल ट्रांसफार्मर औरSparse कन्वोल्यूशन पर आधारित बिंदु बादल विशेषता संपीड़न तकनीक (TSC-PCAC) विकसित की है। इस तकनीक का मूल इसके अनूठे दो-चरणीय संपीड़न आर्किटेक्चर में है: पहला चरण बिंदु बादल के स्थानीय विशेषताओं के निष्कर्षण और मॉडलिंग पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि दूसरा चरण बड़े रिसेप्टिव फील्ड के माध्यम से वैश्विक विशेषताओं को पकड़ता है, जो डेटा की अधिशेषता को प्रभावी ढंग से कम करता है।
शोध टीम ने TSCM पर आधारित चैनल संदर्भ मॉड्यूल को भी नवाचार किया है, जो चैनलों के बीच की संबंधता को अनुकूलित करके डेटा संपीड़न दक्षता को काफी बढ़ाता है। प्रयोगात्मक डेटा से पता चलता है कि मौजूदा मुख्यधारा की तकनीकों की तुलना में, TSC-PCAC ने डेटा संपीड़न दर में महत्वपूर्ण वृद्धि की है: Sparse-PCAC की तुलना में 38.53% की वृद्धि, NF-PCAC की तुलना में 21.30% की वृद्धि, और G-PCC v23 की तुलना में 11.19% की वृद्धि। और भी ध्यान देने योग्य बात यह है कि इसकी प्रसंस्करण गति में भी गुणात्मक छलांग मिली है, कोडिंग और डिकोडिंग समय क्रमशः 97.68% और 98.78% कम हो गया है।
यह प्रगतिशील परिणाम न केवल बिंदु बादल डेटा प्रसंस्करण में प्रमुख दर्द बिंदुओं का समाधान करता है, बल्कि AR/VR जैसे 3D अनुप्रयोगों के आगे के विकास के लिए महत्वपूर्ण आधार भी तैयार करता है। शोध टीम ने कहा कि भविष्य में उच्च संपीड़न अनुपात वाली गहरी नेटवर्क तकनीकों का पता लगाने के लिए प्रयास जारी रखेगा और ज्यामिति और विशेषता कोडिंग के एकीकृत प्रसंस्करण समाधान पर ध्यान केंद्रित करेगा।
पेपर का पता: https://arxiv.org/html/2407.04284v1
