Google近日發布了全新的移動端3D識別方案Objectron,該方案可在2D圖像中發現物體并通過AI模型估算其位置、方向和尺寸。Google表示,Objectron對機器人技術、自動駕駛汽車、圖像檢索和AR技術影響深遠,例如,其可以幫助工廠車間的機器人實時規避障礙。
目前,跟蹤3D對象是一個棘手的問題,尤其是在處理有限的計算資源時。由于缺乏數據以及物體的外觀和形狀的多樣性,當僅有的可用圖像為2D時,情況會變得更糟。
為此,Objectron研發團隊開發了一種圖片標記工具,該工具可以通過分屏視角顯示2D視頻幀,支持標記者使用分屏視圖顯示2D視頻幀來標記對象的3D邊界框(即矩形邊框)。這些3D邊界框將疊加在點云數據、攝像頭畫面和識別到的平面上。
標記者在3D視圖中標記3D邊界框后,可以在2D視頻幀中進行驗證,而對于靜態圖像,標記者只需在單個幀中標記目標對象即可。標記工具還使用AR session數據中的實際攝像頭信息來確定該物體在所有幀中的位置。
為了補充現實世界中的數據以提高AI模型預測的準確性,Google研發團隊開發了一種引擎,將虛擬對象放置到包含AR會話數據的場景中,這樣就可以使用攝像機圖像檢測到的平面區以及預測的光線,來生成與場景匹配的光照在物理中的位置,從而產生高質量的合成數據。在驗證測試中,綜合數據的準確性提高了約10%。
責任編輯:wv
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