核心概念
大規模動的都市環境の放射輝度場を、複数の車両キャプチャから効率的に推定する。
要約
本研究は、大規模動的都市環境の放射輝度場を推定する新しい手法を提案する。
提案手法は、シーングラフを用いて環境を階層的に表現する。シーングラフには、静的な部分と動的な部象が含まれる。
静的な部分はシーケンスノードで表現し、時間変化する外観と幾何形状を学習する。
動的な物体はオブジェクトノードで表現し、シーケンスノードに対する相対的な位置姿勢を学習する。
効率的な合成レイサンプリングと描画手法を開発し、大規模な環境でも高速な学習と描画を実現する。
提案手法は、既存手法と比べて大幅に高い新規ビュー合成性能を示す。また、学習速度も競争力がある。
統計
本研究で使用したデータセットには、37台の車両から撮影された10,000枚以上の画像が含まれる。
撮影エリアには、住宅地と市街地の2つの地域が含まれ、それぞれ700個以上の動的物体が存在する。
引用
"我々は大規模動的都市環境の放射輝度場を、複数の車両キャプチャから効率的に推定する新しい手法を提案する。"
"提案手法は、シーングラフを用いて環境を階層的に表現し、静的な部分と動的な部象を区別して学習する。"
"効率的な合成レイサンプリングと描画手法を開発し、大規模な環境でも高速な学習と描画を実現する。"