Large-scale outdoor augmented reality scenes using camera pose based on learned descriptors

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F23%3APA21845" target="_blank" >RIV/00216305:26230/23:PA21845 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ppubs.uspto.gov/dirsearch-public/print/downloadPdf/11568642" target="_blank" >https://ppubs.uspto.gov/dirsearch-public/print/downloadPdf/11568642</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Large-scale outdoor augmented reality scenes using camera pose based on learned descriptors
Popis výsledku v původním jazyce
We introduce a solution to large scale Augmented Reality for outdoor scenes by registering camera images to textured Digital Elevation Models (DEMs). To accommodate the inherent differences in appearance between real images and DEMs, we train a cross-domain feature descriptor using Structure From Motion (SFM) guided reconstructions to acquire training data. Our method runs efficiently on a mobile device and outperforms existing learned and hand-designed feature descriptors for this task.
Název v anglickém jazyce
Large-scale outdoor augmented reality scenes using camera pose based on learned descriptors
Popis výsledku anglicky
We introduce a solution to large scale Augmented Reality for outdoor scenes by registering camera images to textured Digital Elevation Models (DEMs). To accommodate the inherent differences in appearance between real images and DEMs, we train a cross-domain feature descriptor using Structure From Motion (SFM) guided reconstructions to acquire training data. Our method runs efficiently on a mobile device and outperforms existing learned and hand-designed feature descriptors for this task.

Projekt
<a href="/cs/project/LTAIZ19004" target="_blank" >LTAIZ19004: Topografická analýza obrazu s využitím metod hlubokého učení</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Číslo patentu nebo vzoru
US11568642B2
Vydavatel
US001 -
Název vydavatele
United States Patent and Trademark Office (USPTO)
Místo vydání
Alexandria
Stát vydání
US - Spojené státy americké
Datum přijetí
31. 1. 2023
Název vlastníka
Adobe VUT Brno
Způsob využití
A - Výsledek využívá pouze poskytovatel
Druh možnosti využití
A - K využití výsledku jiným subjektem je vždy nutné nabytí licence

Podobné výsledky(10)