: Vi tar djupkartor från en konsumentdjupkamera (överst till vänster) och sammanfogar dem till en enda ytmodell (center & höger) i realtid med hjälp av en kompakt GPU-datastruktur. Detta möjliggör levande rekonstruktion av storskaliga scener med fina detaljer (renderade w / omgivande ocklusion). Vi tar itu med den grundläggande utmaningen med skalbarhet för realtid volymetriska ytrekonstruktionsmetoder. Vi designar en minneseffektiv, hierarkisk datastruktur för hårdvara för grafik, som stöder levande rekonstruktion av storskaliga scener med fina geometriska detaljer. Vår sparsamma datastruktur smälter samman överlappande djupkartor från en rörlig djupkamera till en enda volymetrisk representation, från vilken detaljerade ytmodeller extraheras. Vår hierarki strömmar utan förluster data dubbelriktat mellan GPU och värd, vilket möjliggör obundna rekonstruktioner. Vår pipeline, bestående av djupkarta efter bearbetning, kamera utgör uppskattning, volymetrisk fusion, ytutvinning och streaming, körs helt i realtid. Vi demonstrerar experimentellt att en ytlig hierarki med relativt stora förgreningsfaktorer ger den bästa minnes-/hastighetsväxlingen, som förbrukar en storleksordning mindre minne än ett vanligt rutnät. Vi jämför en implementering av vår datastruktur med befintliga metoder och demonstrerar högkvalitativa rekonstruktioner på en mängd olika storskaliga scener, alla fångade i realtid.
Hierarkiska rumsliga datastrukturer och streamingalgoritmer utvecklas av REF för att utöka KinectFusion till storskaliga scener.
Scalable real-time volumetric surface reconstruction
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}