Magic Leap发表新论文,用AI估算房间大小和形状

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描述一个深度神经网络来识别新房间中的这些关键点的10种不同方法。

映维网 2017年08月10日)来自神秘混合现实创企Magic Leap的最新研究显示,他们一直致力于研发一种基于AI的方法来估算房间的大小和形状,名为RoomNet。论文由Magic Leap的深度学习总监及三名工程师撰写,并发表在公开资源库ArXiv上(点击下载论文)。其表示,该任务对于室内导航,场景重建和增强现实十分重要。

Magic Leap的研究尤为注重于从任何相机都能提供的常规图像中寻找房间的布局。论文解释了相机可以查看房间,识别墙壁、天花板和地板之间“关键点”或指示符,然后再通过描述一个深度神经网络来识别新房间中的这些关键点的10种不同方法。

通过智能手机摄像头或特殊眼镜来把数字对象叠加在现实场景的增强现实取决于是否系统能够正确地感知周围环境。苹果微软、和谷歌在AR/VR领域投资了相关的项目,并开发出自家的专属技术,可让软件理解物理世界。Magic Leap此前已经发表过类似的论文,尤其是关于在3D空间中追踪点的能力。把两个放在一起,你就能把数字对象放置在3D空间中,并且可以保持在房间的范围内。

另外,Magic Leap昨天通过了一项专利申请(点击查看专利),名为“a compact optical see-through head-mounted display capable of combining, a see-through image path with a virtual image path(一种能够结合透视图像路径与虚拟图像路径的紧凑光学透视式头显)”,其主要是关于虚拟对象能实际地遮挡真实对象。

Magic Leap的执行总监罗尼·阿伯维茨在5月份邀请开发者一起研发他们的头显,并暗示产品将在2017年亮相。

相关论文:Toward Geometric Deep SLAM

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