論文の概要: Reliable Multi-view 3D Reconstruction for `Just-in-time' Edge Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15158v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 01:42:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.140876
• Title: Reliable Multi-view 3D Reconstruction for `Just-in-time' Edge Environments
• Title（参考訳）: ジャスト・イン・タイム」エッジ環境に対する信頼性のあるマルチビュー3次元再構成
• Authors: Md. Nurul Absur, Abhinav Kumar, Swastik Brahma, Saptarshi Debroy,
• Abstract要約: 本稿では,システム破壊の可能性に対する信頼性の高いマルチビュー3D再構成のための,新たなポートフォリオ理論に基づくエッジリソース管理戦略を提案する。 提案手法は, カメラが相関破壊を起こしやすい場合でも, 復元品質を保証できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.291976306424579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-view 3D reconstruction applications are revolutionizing critical use cases that require rapid situational-awareness, such as emergency response, tactical scenarios, and public safety. In many cases, their near-real-time latency requirements and ad-hoc needs for compute resources necessitate adoption of `Just-in-time' edge environments where the system is set up on the fly to support the applications during the mission lifetime. However, reliability issues can arise from the inherent dynamism and operational adversities of such edge environments, resulting in spatiotemporally correlated disruptions that impact the camera operations, which can lead to sustained degradation of reconstruction quality. In this paper, we propose a novel portfolio theory inspired edge resource management strategy for reliable multi-view 3D reconstruction against possible system disruptions. Our proposed methodology can guarantee reconstruction quality satisfaction even when the cameras are prone to spatiotemporally correlated disruptions. The portfolio theoretic optimization problem is solved using a genetic algorithm that converges quickly for realistic system settings. Using publicly available and customized 3D datasets, we demonstrate the proposed camera selection strategy's benefits in guaranteeing reliable 3D reconstruction against traditional baseline strategies, under spatiotemporal disruptions.
• Abstract（参考訳）: 多視点3D再構築アプリケーションは、緊急対応、戦術シナリオ、公衆安全など、迅速な状況認識を必要とする重要なユースケースに革命をもたらしている。 多くの場合、そのほぼリアルタイムのレイテンシ要件と計算リソースに対するアドホックな要求は、ミッション寿命中にアプリケーションをサポートするためにシステムがオンザフライで設定される'Just-in-time'エッジ環境の採用を必要とする。 しかし、信頼性の問題は、このようなエッジ環境の固有のダイナミズムと運用上の逆さから生じ、時空間的に相関してカメラ操作に影響を及ぼし、再建品質の持続的な低下につながる可能性がある。 本稿では,システム破壊の可能性に対する信頼性の高いマルチビュー3D再構成のための,新たなポートフォリオ理論に基づくエッジリソース管理戦略を提案する。 提案手法は, 時空間的に相関したディスラプションが発生しやすい場合でも, 再現品質の満足度を保証できる。 ポートフォリオ理論最適化問題は、現実的なシステム設定のために迅速に収束する遺伝的アルゴリズムを用いて解決される。 公開可能な3Dデータセットとカスタマイズされた3Dデータセットを用いて、時空間破壊の下で従来のベースライン戦略に対して信頼性の高い3D再構成を保証することによる、提案されたカメラ選択戦略の利点を実証する。

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