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三维点云紧凑表示与高效编码关键技术研究的任务书
一、课题背景
在传统图像领域，JPEG、PNG、GIF等编码技术已经成为了业界标准，对于图像的高效压缩和传输起到了不可替代的作用。然而在三维点云数据领域，由于其数据结构的不同，传统的编码技术无法直接应用到点云数据的压缩和传输中。因此，三维点云的高效编码和紧凑表示技术是一个极具挑战性的问题，也是大都市化、物联网、自动驾驶等领域中海量点云数据处理的瓶颈所在。
二、研究目标和意义
本课题旨在研究三维点云的紧凑表示和高效编码技术，实现点云数据的高效压缩和快速传输。具体而言，将致力于研究点云数据同数据压缩和编码技术相结合的高效传输方案，能够实现更加快速和准确地点云数据传输，降低存储和传输成本。
点云数据是现实世界的数字化三维信息，具有广泛的应用前景。三维重构、虚拟现实、场景建模、智能制造、数字航空、智能运输等领域均需要处理点云数据。目前，点云数据的处理常常需要超级计算机集群的辅助才能完成，而基于点云高效压缩和传输技术的研究，能够为点云数据在各个领域中的应用提供必要的技术支撑和解决方案。
三、研究内容
本课题的主要研究内容包括以下方面：
1.点云数据的特征提取和重构算法，实现点云数据的有效压缩和马尔科夫模型的应用；
2.点云数据的零/低功耗密集计算和机器学习的协同作为；
3.利用计算平台和硬件加速器，提高点云压缩技术的效率；
4.设计和实践点云编码算法，实现点云快速传输和高效存储；
5.探索多尺度的点云表达和稠密化算法，为点云数据大规模服务提供支撑。
四、研究方法与技术路线
本研究拟采用基于点云数据特点的压缩和编码方法，包括几何特征压缩、深度图压缩、颜色压缩等，从而实现点云数据的高效压缩和传输。具体技术路线如下：
1.点云数据的预处理：包括参数优化、数据降噪、特征提取等预处理措施，提取有用的点云信息；
2.点云数据压缩：利用卷积神经网络和深度学习的方法实现点云数据的特征提取，将点云数据转换为紧凑的数据表示形式；
3.点云数据的传输与重构：通过网络传输和存储，重建点云数据；
4.优化算法设计：基于评价标准，采用贪心算法等优化类算法对点云编码进行优化，提升编码的压缩性能和速度；
5.系统集成和测试：将研究成果应用到点云数据的处理中，并进行性能测试和评估，验证方法的可用性和准确性。
五、预期成果
1.研究并实现一种适用于点云数据的高效压缩算法，实现点云数据的快速传输和存储；
2.提出一套点云数据重构和特征提取算法，提升点云处理的精度和效率；
3.设计能够自动为点云输入数据生成相应压缩模型的软硬集成系统，并基于大量实验数据得出科学合理的分析结论；
4.在多个实际应用场景中，验证和演示高效点云压缩编码技术的应用效果。
六、研究计划和进度安排
1.研究方案和技术路线研究（1-3个月）；
2.点云数据压缩算法的研究（4-6个月）；
3.多尺度点云表示和压缩算法设计（7-10个月）；
4.算法改进和系统整合优化（11-12个月）；
5.系统实现、优化和开发测试（13-18个月）；
6.研究结果演示和成果汇报（19-20个月）。
七、研究经费预算
本研究涉及设备、人员培训、硬件购置、实验开销、发表论文和项目管理等方面的费用，在总体预算上需要Funding为：
1.硬件购置（包括GPU、CPU、内存等）：300,000元
2.实验开销：100,000元
3.人员培训：80,000元
4.论文发表：50,000元
5.项目管理：20,000元
总预算：550,000元