Xitoy tadqiqotchilari jismoniy modelni oʻrganuvchi, maʼlumotlarini hisobga oluvchi yangi chuqur tadqiqotlarga asoslangan kompyuter vizualizatsiyasi (KV) paradigmasini taqdim etdilar. Bu ularga eng ilgʻor bitta pikselli tasvirlash (SPI) natijalariga erishish imkonini berdi.
Ushbu tadqiqot Xitoy Fanlar Akademiyasining (CAS) Shanxay Optika va nozik mexanika instituti (SIOM) SITU Guohai tomonidan amalga oshirildi. Natijalar 13-dekabr kuni Photonics Research jurnalida chop etildi.
KV texnikasi asosan kodlash texnikasi va dekodlash algoritmlarini ishlab chiqishga qaratilgan. Anʼanaviy strategiya kodlash tizimini (toʻgʻridan-toʻgʻri jismoniy model) loyihalash uchun ekspert avval bilimidan, soʻng dekodlash uchun modelga asoslangan optimallashtirish algoritmlaridan foydalanadi. Yaqinda maʼlumotlarga asoslangan strategiya oʻquv maʼlumotlaridan foydalangan holda kodlash rejimini va teskari dekodlash modelini ishlab chiqdi. Bu tasvir sifatini va samaradorligini sezilarli darajada yaxshilaydi. Biroq, uni amalda qoʻllash, maʼlumotlarni toʻplash, umumlashtirish va talqin qilish qiyinchiliklari bilan cheklangan.
Ushbu tadqiqotda jamoa CI uchun yangi paradigmani taklif qildi, bu esa oʻquv maʼlumotlaridan va jismoniy modeldan toʻliq foydalanadi. Ma'lumotlarga ko'ra, jismoniy model poyezdlar tarmogʻi modelining umumlashtirish muammosi sababli artefaktlarni yoʻq qilish uchun ishlatilgan.
Ularning tavsiya etilgan usuli namuna olish darajasi atigi 6,25% boʻlganida, chiziqli korrelyatsiya va siqishni aniqlashni oʻz ichiga olgan SPI tipik algoritmlari orasida eng yaxshi tasvir aniqligini taʼminlashi mumkin.
Shuningdek, ular SPI-LiDAR (Laser Detection and Ranging) tizimini qurdilar va taklif qilingan usulni ochiq havoda tajribalarda sinab koʻrdilar. LiDAR tizimidan taxminan 570 m masofada joylashgan minora tavsiya etilgan usul yordamida muvaffaqiyatli rekonstruksiya qilindi, bu esa masofadan zondlash uchun katta salohiyatga ega ekanligini koʻrsatadi.
Ushbu tadqiqot Xitoy-Germaniya markazi Zentrum für Wissenschaftsforderung, Xitoyning Milliy tabiiy fanlar jamgʻarmasi va CAS ilgʻor ilmiy tadqiqot dasturi tomonidan qoʻllab-quvvatlandi.
Manba: https://bit.ly/3pc3YZb
