Novas reconstruções 3D mais precisas para condução autônoma e preservação de artefatos culturais
Pesquisadores da Universidade Técnica de Munique (TUM) conseguiram gerar reconstruções 3D precisas de objetos usando imagens de apenas duas perspectivas de câmera. Seu método funciona mesmo com imagens capturadas em seu ambiente natural. Anteriormente, tais reconstruções só eram possíveis com centenas de perspectivas ou em condições de laboratório. As reconstruções baseadas em câmeras são usadas na direção autônoma ou na preservação de monumentos históricos.
Nos últimos anos, os métodos neurais tornaram-se difundidos em reconstruções baseadas em câmeras. Na maioria dos casos, porém, são necessárias centenas de perspectivas de câmera. Enquanto isso, existem métodos fotométricos convencionais que podem calcular reconstruções altamente precisas, mesmo de objetos com superfícies sem textura. No entanto, estes normalmente funcionam apenas sob condições controladas de laboratório.
Reconstruções mais precisas apesar do pequeno número de pontos de dados
Daniel Cremers, professor de Visão Computacional e Inteligência Artificial na TUM e líder do Centro de Aprendizado de Máquina de Munique (MCML) e diretor do Instituto de Ciência de Dados de Munique (MDSI) desenvolveu um método junto com sua equipe que utiliza as duas abordagens. Combina uma rede neural da superfície com um modelo preciso do processo de iluminação que considera a absorção de luz e a distância entre o objeto e a fonte de luz. O brilho nas imagens é usado para determinar o ângulo e a distância da superfície em relação à fonte de luz. “Isso nos permite modelar os objetos com muito maior precisão do que os processos existentes. Podemos usar o ambiente natural e reconstruir objetos relativamente sem textura para nossas reconstruções”, diz Daniel Cremers.
Aplicações em condução autônoma e preservação de artefatos históricos
O método pode ser usado para preservar monumentos históricos ou digitalizar exposições em museus. Se estes forem destruídos ou deteriorarem com o tempo, imagens fotográficas podem ser usadas para reconstruir os originais e criar réplicas autênticas. A equipe do Prof. Cremers também desenvolve métodos de reconstrução baseados em câmeras neurais para direção autônoma, onde uma câmera filma os arredores do veículo. O carro autônomo pode modelar seu entorno em tempo real, desenvolver uma representação tridimensional da cena e utilizá-la para tomar decisões. O processo é baseado em redes neurais que prevêem nuvens de pontos 3D para imagens de vídeo individuais que são então mescladas em um modelo em grande escala das estradas percorridas.
Inteligência artificial
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