| 研究課題/領域番号 |
20H04174
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
劉 志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90750240)
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| 研究分担者 |
太田 香 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 文部科学省卓越研究員(教授) (50713971)
李 鶴 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 准教授 (40759891)
Kien Nguyen 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (80647222)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2023年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
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| キーワード | point cloud / MEC / Video streaming / AI / VR/AR/MR / reinforcement learning / prediction / video streaming / viewport prediction / point cloud video |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Point cloud video is the most popular representation of hologram, which is the medium to precedent natural content in VR/AR/MR, and is expected to be the next generation video by providing users with better immersive viewing experience. Point cloud video has wide applications in Society 5.0 such as for online education and entertainment. To further enhance these applications, networked point cloud video is in critical demand. This project aims to solve the core technical questions for a high quality point cloud video streaming and promote the applications of point cloud video in Society 5.0.
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| 研究成果の概要 |
この研究の目的は、高品質なポイントクラウド映像のストリーミングを実現することです。具体的には、映像のエンコードとデコードの高度な複雑さに対処し、深層ニューラルネットワークなどのAI技術を活用して将来の視聴角度を予測し、ポイントクラウド映像の未視聴部分の伝送を最小限に抑えたいと考えています。深層強化学習などのAI技術を使用してネットワークリソースを効率的に管理し、ユーザーが受信するポイントクラウド映像の品質を最大化することを目指します。最終的には、性能を検証し、提案された手法を改良するためのプロトタイプの構築を計画しています。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ポイントクラウド映像（点群映像）システムは、ユーザーに六自由度の没入型視聴体験を提供し、3Dシーンの任意の視点を自由に選択できるようにします。この技術は次世代の映像技術として期待されており、その卓越した視聴体験と異なる視点からの視聴が可能な特性から、学術界と産業界の両方で注目を集め、多くの応用分野で広く利用されています。
また、このプロジェクトで開発された技術は、この分野の研究課題を解決するだけでなく、他の関連する研究課題の解決にも役立つ可能性があります。
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