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Efficient Path Oracles for Proximity Queries on Point Clouds
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AI
DOI：10.1145/3770577.png)
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摘要
En 中文
计算机图形技术的普及推动了点云的发展，点云在邻近查询方面优于三角不规则网络（TINs）。所有现有的基于TIN的即时最短路径查询算法和预言机（oracles）成本高昂，且没有任何算法可以直接在点云上回答最短路径查询。因此，我们提出了两种针对点云的高效最短路径预言机。它们分别回答（1）一对兴趣点（Points-Of-Interests, POIs）之间的最短路径查询，以及（2）任意点与一个POI之间的最短路径查询。我们提出了四种适应方案，用于回答任意点与一个POI（或在没有POIs时任意点之间的查询）。我们还提出了两种基于这些预言机的邻近查询算法。我们的两种预言机及其邻近查询算法在预言机构建时间、预言机大小和邻近查询时间方面，比已知的最佳适应预言机分别快12到42,000倍1。
Keyword:
Proximity queries
spatial database
point clouds
期刊
A
IF:
1.7
论文数:
11
被引数:
0
机构
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