TH111799A - วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติอย่างมีประสิทธิภาพด้วย gpu - Google Patents

วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติอย่างมีประสิทธิภาพด้วย gpu

Info

Publication number
TH111799A
TH111799A TH601004220A TH0601004220A TH111799A TH 111799 A TH111799 A TH 111799A TH 601004220 A TH601004220 A TH 601004220A TH 0601004220 A TH0601004220 A TH 0601004220A TH 111799 A TH111799 A TH 111799A
Authority
TH
Thailand
Prior art keywords
gpu
finding
primary structure
data
main structure
Prior art date
Application number
TH601004220A
Other languages
English (en)
Other versions
TH85301A (th
TH85301B (th
TH52134B (th
Inventor
คีรีเพ็ชร นางสาวจุฑารัตน์
คีรีเพ็ชร นายนพดล
ขันธุวาร นายวงษ์นเรศ
Original Assignee
นางสาวอรกนก พรรณรักษา
นางสาวอรุณศรี ศรีธนะอิทธิพล
นายชาญชัย นีรพัฒนกุล
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ
Filing date
Publication date
Publication of TH85301A publication Critical patent/TH85301A/th
Application filed by นางสาวอรกนก พรรณรักษา, นางสาวอรุณศรี ศรีธนะอิทธิพล, นายชาญชัย นีรพัฒนกุล, สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ filed Critical นางสาวอรกนก พรรณรักษา
Publication of TH111799A publication Critical patent/TH111799A/th
Publication of TH52134B publication Critical patent/TH52134B/th
Publication of TH85301B publication Critical patent/TH85301B/th

Links

Abstract

------08/01/2564------(OCR) วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติ ตามการประดิษฐ์นี้สามารถสร้างโครงสร้างหลักที่มีลักษณะเป็นเส้นที่อยู่ภายในรูปทรงของวัตถุสามมิติทุกรูปทรง เพื่อนำแบบจำลองนี้ไปใช้ในงานด้านอื่นๆ เช่นการทำ 3Dobject matching, การแบ่งกลุ่มและการค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลสามมิติ, search engine สำหรับ 3Dmodel หรืองานใดๆที่ต้องอาศัยโครงสร้างหลักเพื่อใช้เป็นตัวแทนวัตถุสามมิติ ซึ่งโครงสร้างหลักนี้มีข้อได้เปรียบด้านปริมาณข้อมูลที่น้อยกว่ามาก การหาโครงสร้างหลักนี่นำเสนอนี้ใช้กระบวนการบนอุปกรณ์GPU ซึ่งปรกติทำหน้าที่แสดงผลในเครื่องคอมพิวเตอร์ แต่เนื่องจากอุปกรณ์นี้ปัจจุบันมีความสามารถด้านการคำนวณค่อนข้างสูง จึงไต้ถูกนำมาประยุกต์ใช้โดยวิธีการที่นำเสนอ วิธีการตามการประดิษฐ์นี้ประกอบด้วยขั้นตอนการเลือกเฉพาะ voxel ที่ทึบ จากนั้นจะเป็นการหาเฉพาะเปลือก voxel ภายนอกการเลือกลบ voxel ที่สอดคล้องกับเงื่อนไขที่กำหนดขึ้น การจัดการคำนวณแบบขนานของทุกขั้นตอน และการปรับปรุงข้อมูลภายในหน่วยความจำของ GPU วิธีการดังกล่าวมีลักษณะเฉพาะคือการใช้คุณสมบัติการทำงานแบบขนานบนข้อมูล (data parallel) ของ GPU ที่จะทำหน้าที่แทน CPU ซึ่งทำงานแบบอนุกรมเมื่อจัดการอย่างเหมาะสมตามขั้นตอนที่ได้เสนอไว้ที่นี้แล้ว จะสามารถคำนวณหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติที่มีลักษณะถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว ------------ DC60 (22/07/54) วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติ ตามการประดิษฐ์นี้สามารถสร้างโครงสร้างหลักที่มีลักษณะเป็นเส้น ที่อยู่ภายในรูปทรงของวัตถุสามมิติทุกรูปทรง เพื่อนำแบบจำลองนี้ไปใช้ในงานด้านอื่นๆ เช่นการทำ 3D object matching, การแบ่งกลุ่มและการค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลสามมิติ, search engine สำหรับ 3D model หรือ งานใดๆที่ต้องอาศัยโครงสร้างหลักเพื่อใช้เป็นตัวแทนวัตถุสามมิติ ซึ่งโครงสร้างหลักนี้มีข้อได้เปรียบด้าน ปริมาณข้อมูลที่น้อยกว่ามาก การหาโครงสร้างหลักนี่นำเสนอนี้ใช้กระบวนการบนอุปกรณ์ GPU ซึ่งปรกติทำ หน้าที่แสดงผลในเครื่องคอมพิวเตอร์ แต่เนื่องจากอุปกรณ์นี้ปัจจุบันมีความสามารถด้านการคำนวณค่อนข้างสูง จึงได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้โดยวิธีการที่นำเสนอ วิธีการตามการประดิษฐ์นี้ประกอบด้วยขั้นตอนการเลือกเฉพาะ voxel ที่ทึบ จากนั้นจะเป็นการหาเฉพาะเปลือก voxel ภายนอก การเลือกลบ voxel ที่สอดคล้องกับเงื่อนไขที่ กำหนดขึ้น การจัดการคำนวณแบบขนานของทุกขั้นตอน และการปรับปรุงข้อมูลภายในหน่วยความจำของ GPU วิธีการดังกล่าวมีลักษณะเฉพาะคือการใช้คุณสมบัติการทำงานแบบขนานบนข้อมูล (data parallel) ของ GPU ที่จะทำหน้าที่แทน CPU ซึ่งทำงานแบบอนุกรม เมื่อจัดการอย่างเหมาะสมตามขั้นตอนที่ได้เสนอไว้ที่นี้แล้ว จะ สามารถคำนวณหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติที่มีลักษณะถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติ ตามการประดิษฐ์นี้สามารถสร้างโครงสร้างหลักที่มีลักษณะเป็นเส้น ที่อยู่ภายในรูปทรงของวัตถุสามมิติทุกรูปทรง เพื่อนำแบบจำลองนี้ไปใช้ในงานด้านอื่นๆ เช่นการทำ 3D object matching, การแบ่งกลุ่มและการค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลสามมิติ, search engine สำหรับ 3D model หรือ งานใดๆที่ต้องอาศัยโครงสร้างหลักเพื่อใช้เป็นตัวแทนวัตถุสามมิติ ซึ่งโครงสร้างหลักนี้มีข้อได้เปรียบด้าน ปริมาณข้อมูลที่น้อยกว่ามาก การหาโครงสร้างหลักนี่นำเสนอนี้ใช้กระบวนการบนอุปกรณ์ GPU ซึ่งปรกติทำ หน้าที่แสดงผลในเครื่องคอมพิวเตอร์ แต่เนื่องจากอุปกรณ์นี้ปัจจุบันมีความสามารถด้านการคำนวณค่อนข้างสูง จึงได้ถูกนำมาประยุกต์ใชโดยวิธีการที่นำเสนอ วิธีการตามการประดิษฐ์นี้ประกอบด้วยขั้นตอนการเลือกเฉพาะ voxel ที่ทึบ จากนั้นจะเป็นการหาเฉพาะเปลือก voxel ภายนอก การเลือกลบ voxel ที่สอดคล้องกับเงื่อนไขที่ กำหนดขึ้น การจัดการคำนวณแบบขนานของทุกขั้นตอน และการปรับปรุงข้อมูลภายในหน่วยความจำของ GPU วิธีการดังกล่าวมีลักษณะเฉพาะคือการใช้คุณสมบัติการทำงานแบบขนานบนข้อมูล (data parallel) ของ GPU ที่จะทำหน้าที่แทน CPU ซึ่งทำงานแบบอนุกรม เมื่อจัดการอย่างเหมาะสมตามขั้นตอนที่ได้เสนอไว้ที่นี้แล้ว จะ สามารถคำนวณหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติที่มีลักษณะถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว

Claims (1)

1. : DC60 (22/07/54) วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติ ตามการประดิษฐ์นี้สามารถสร้างโครงสร้างหลักที่มีลักษณะเป็นเส้น ที่อยู่ภายในรูปทรงของวัตถุสามมิติทุกรูปทรง เพื่อนำแบบจำลองนี้ไปใช้ในงานด้านอื่นๆ เช่นการทำ 3D object matching, การแบ่งกลุ่มและการค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลสามมิติ, search engine สำหรับ 3D model หรือ งานใดๆที่ต้องอาศัยโครงสร้างหลักเพื่อใช้เป็นตัวแทนวัตถุสามมิติ ซึ่งโครงสร้างหลักนี้มีข้อได้เปรียบด้าน ปริมาณข้อมูลที่น้อยกว่ามาก การหาโครงสร้างหลักนี่นำเสนอนี้ใช้กระบวนการบนอุปกรณ์ GPU ซึ่งปรกติทำ หน้าที่แสดงผลในเครื่องคอมพิวเตอร์ แต่เนื่องจากอุปกรณ์นี้ปัจจุบันมีความสามารถด้านการคำนวณค่อนข้างสูง จึงได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้โดยวิธีการที่นำเสนอ วิธีการตามการประดิษฐ์นี้ประกอบด้วยขั้นตอนการเลือกเฉพาะ voxel ที่ทึบ จากนั้นจะเป็นการหาเฉพาะเปลือก voxel ภายนอก การเลือกลบ voxel ที่สอดคล้องกับเงื่อนไขที่ กำหนดขึ้น การจัดการคำนวณแบบขนานของทุกขั้นตอน และการปรับปรุงข้อมูลภายในหน่วยความจำของ GPU วิธีการดังกล่าวมีลักษณะเฉพาะคือการใช้คุณสมบัติการทำงานแบบขนานบนข้อมูล (data parallel) ของ GPU ที่จะทำหน้าที่แทน CPU ซึ่งทำงานแบบอนุกรม เมื่อจัดการอย่างเหมาะสมตามขั้นตอนที่ได้เสนอไว้ที่นี้แล้ว จะ สามารถคำนวณหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติที่มีลักษณะถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติ ตามการประดิษฐ์นี้สามารถสร้างโครงสร้างหลักที่มีลักษณะเป็นเส้น ที่อยู่ภายในรูปทรงของวัตถุสามมิติทุกรูปทรง เพื่อนำแบบจำลองนี้ไปใช้ในงานด้านอื่นๆ เช่นการทำ 3D object matching, การแบ่งกลุ่มและการค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลสามมิติ, search engine สำหรับ 3D model หรือ งานใดๆที่ต้องอาศัยโครงสร้างหลักเพื่อใช้เป็นตัวแทนวัตถุสามมิติ ซึ่งโครงสร้างหลักนี้มีข้อได้เปรียบด้าน ปริมาณข้อมูลที่น้อยกว่ามาก การหาโครงสร้างหลักนี่นำเสนอนี้ใช้กระบวนการบนอุปกรณ์ GPU ซึ่งปรกติทำ หน้าที่แสดงผลในเครื่องคอมพิวเตอร์ แต่เนื่องจากอุปกรณ์นี้ปัจจุบันมีความสามารถด้านการคำนวณค่อนข้างสูง จึงได้ถูกนำมาประยุกต์ใชโดยวิธีการที่นำเสนอ วิธีการตามการประดิษฐ์นี้ประกอบด้วยขั้นตอนการเลือกเฉพาะ voxel ที่ทึบ จากนั้นจะเป็นการหาเฉพาะเปลือก voxel ภายนอก การเลือกลบ voxel ที่สอดคล้องกับเงื่อนไขที่ กำหนดขึ้น การจัดการคำนวณแบบขนานของทุกขั้นตอน และการปรับปรุงข้อมูลภายในหน่วยความจำของ GPU วิธีการดังกล่าวมีลักษณะเฉพาะคือการใช้คุณสมบัติการทำงานแบบขนานบนข้อมูล (data parallel) ของ GPU ที่จะทำหน้าที่แทน CPU ซึ่งทำงานแบบอนุกรม เมื่อจัดการอย่างเหมาะสมตามขั้นตอนที่ได้เสนอไว้ที่นี้แล้ว จะ สามารถคำนวณหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติที่มีลักษณะถูกต้องได้อย่างรวดเร็วข้อถือสิทธิ์ (ข้อที่หนึ่ง) ซึ่งจะปรากฏบนหน้าประกาศโฆษณา : แท็ก :
TH601004220A 2010-06-24 วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติอย่างมีประสิทธิภาพด้วย gpu TH85301B (th)

Publications (4)

Publication Number Publication Date
TH85301A TH85301A (th) 2007-06-28
TH111799A true TH111799A (th) 2012-01-30
TH52134B TH52134B (th) 2016-10-31
TH85301B TH85301B (th) 2021-11-17

Family

ID=

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10269148B2 (en) Real-time image undistortion for incremental 3D reconstruction
US20210216871A1 (en) Fast Convolution over Sparse and Quantization Neural Network
US20180315221A1 (en) Real-time camera position estimation with drift mitigation in incremental structure from motion
US20180315232A1 (en) Real-time incremental 3d reconstruction of sensor data
CN111445581A (zh) 使用数据驱动先验的网格重建
CN103345628A (zh) 基于分层描述的目标识别和形状检索方法
CN104732490A (zh) 基于cuda的快速双边滤波方法
RU2014113049A (ru) Процессор изображений, содержащий систему распознавания жестов со слежением за объектом на основании вычислительных признаков контуров для двух или более объектов
CN111062473B (zh) 神经网络模型中的数据计算方法、图像处理方法及装置
CN112395320B (zh) 楼盘信息合并方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN106126919A (zh) 一种任意类型点集数据之间的精确豪斯多夫距离计算方法
US20180203944A1 (en) Graph databases
CN106777065A (zh) 一种频繁子图挖掘的方法及系统
CN114328785B (zh) 提取道路信息的方法和装置
CN111652226B (zh) 基于图片的目标识别方法、装置及可读存储介质
CN113840169B (zh) 一种视频处理方法、装置、计算设备和存储介质
CN109977985B (zh) 快速激光雷达数据分类
CN102201060B (zh) 一种基于形状语义的非参数轮廓跟踪评价方法
AU2017100972A4 (en) Systems and Methods for Reducing Computer Resources Consumption to Reconstruct Shape of Multi-Object Image
TH111799A (th) วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติอย่างมีประสิทธิภาพด้วย gpu
WO2021112847A1 (en) Machine learning-based selective incarnation of computer-aided design objects
CN105389194B (zh) 一种确定应用程序计算逻辑的方法及装置
JP2015022760A5 (th)
Shoja et al. GPU-based parallel algorithm for computing point visibility inside simple polygons
TH85301B (th) วิธีการหาโครงสร้างหลักของวัตถุสามมิติอย่างมีประสิทธิภาพด้วย gpu