indata single-view scan igenkända objekt hämtas och poserade modeller kontor scen Figur 1 : (vänster) Med en enda vy scanning av en 3D-miljö som erhållits med hjälp av en snabb räckvidd scanner, utför vi scenen förståelse genom att känna igen upprepade objekt, medan faktor ut sina lägen av variabilitet (mitten). De upprepade objekten har lärts i förväg som låg komplexitet modeller, tillsammans med deras gemensamma deformationer. Vi extraherar objekten trots en dålig indata scan med stora saknade delar och många avvikelser. De extraherade parametrarna kan sedan användas för att posera 3D-modeller för att skapa en rimlig scenrekonstruktion (höger). Storskaligt förvärv av exteriör urbana miljöer är vid det här laget en väletablerad teknik som stöder många tillämpningar inom sök, navigering och handel. Detsamma gäller dock inte inomhusmiljöer, där tillträdet ofta är begränsat och utrymmena är belamrade. Dessutom innehåller sådana miljöer vanligtvis en hög densitet av upprepade föremål (t.ex. bord, stolar, monitorer, etc.) Vid regelbundna eller icke-regelbundna arrangemang med betydande variationer och artikulationer. I detta papper utnyttjar vi den speciella strukturen av inomhusmiljöer för att påskynda deras 3D förvärv och erkännande med en low-end handdator scanner. Vår strategi löper i två faser: (i) en inlärningsfas där vi förvärvar 3D-modeller av ofta förekommande objekt och fångar deras variabilitetslägen från bara ett fåtal skanningar, och (ii) en igenkänningsfas där vi från en enda scanning av ett nytt område identifierar tidigare sett objekt men i olika poser och platser vid en genomsnittlig igenkänningstid på 200 ms/modell. Vi utvärderar robustheten och gränserna för det föreslagna igenkänningssystemet med hjälp av en rad syntetiska och verkliga skanningar under utmanande inställningar.
På samma sätt använde REF lärda objektmodeller för att rekonstruera täta 3D-modeller från en enda scanning av inomhusscenen.
Acquiring 3D indoor environments with variability and repetition
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}