一种基于边缘计算的实时三维重建照片众包框架
网络与互联网体系结构
2020-07-06 v1 分布式、并行与集群计算
信号处理
摘要
基于图像的三维(3D)重建利用一组照片构建3D模型，可广泛应用于增强现实(AR)和灾害恢复等许多新兴应用中。现有大多数3D重建方法要求移动用户手持相机绕目标区域行走并重建目标，效率低下且耗时。为满足5G中时延敏感和资源密集型应用的需求，本文提出一种基于边缘计算的照片众包(EC-PCS)框架。其主要目标是在考虑网络资源和货币成本的前提下，从网络边缘无处不在的移动和物联网(IoT)设备收集一组代表性照片，用于实时3D模型重建。具体而言，我们首先联合考虑照片的新鲜度、分辨率和数据大小，提出一种照片定价机制。然后，我们设计一种新颖的照片选择方案，动态选择一组满足所需目标覆盖率且货币成本最小的照片。我们证明了该问题的NP困难性，并开发了高效的基于贪心的近似算法以获得近最优解。此外，提出了一种最优网络资源分配方案，以最小化所选照片上传至边缘服务器的最大时延。最后，边缘服务器实时执行3D重建算法和3D模型缓存方案。基于真实数据集的大量实验结果证明了我们的EC-PCS系统相对于现有机制的优越性能。
引用
@article{arxiv.2007.01562,
title = {An Edge Computing-based Photo Crowdsourcing Framework for Real-time 3D Reconstruction},
author = {Shuai Yu and Xu Chen and Shuai Wang and Lingjun Pu and Di Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.01562},
year = {2020}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Mobile Computing