HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تمثيل هرمي عميق للسلاسل الزمنية للسحاب النقطي من خلال التحليل الفضائي-الزمني

Mohan Yi; Kankanhalli Xin; Yang Hehe; Yu Fan

الملخص

في مقاطع الفيديو ذات السحابة النقطية، تكون إحداثيات النقاط غير منتظمة وغير مرتبة، لكن توقيتات النقاط تُظهر منتظمة وترتيبًا. لا يمكن استخدام الشبكات القائمة على الشبكة (Grid-based) المُستخدمة في معالجة الفيديو التقليدي مباشرةً لنمذجة مقاطع السحابة النقطية الخام. لذلك، في هذا العمل، نقترح شبكة قائمة على النقاط تُعالج مباشرةً مقاطع السحابة النقطية الخام. أولاً، لحفظ البنية المكانية-الزمنية المحلية لمقاطع السحابة النقطية، نصمم "أنبوبًا نقطيًا" يغطي نطاقًا محليًا على طول المحورين المكاني والزمني. وباستخدام عملية تقليل عينة تدريجية للإطارات والنقاط، مع توسيع نصف القطر المكاني كلما تم تمرير ميزات النقاط إلى الطبقات العليا، يمكن للأنبوب النقطي التقاط البنية الزمنية-المكانية للفيديو بطريقة هرمية مكانية-زمنية. ثانيًا، لتقليل تأثير عدم الانتظام المكاني على النمذجة الزمنية، نقوم بفصل المكان والزمن عند استخلاص تمثيلات الأنبوب النقطي. وبشكل خاص، نستخدم عملية مكانية لالتقاط البنية المحلية لكل منطقة مكانية داخل الأنبوب، ونستخدم عملية زمنية لنمذجة الديناميات الخاصة بالمناطق المكانية على طول الأنبوب.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تمثيل هرمي عميق للسلاسل الزمنية للسحاب النقطي من خلال التحليل الفضائي-الزمني | مستندات | HyperAI