Исследователи Центра искусственного интеллекта Московского государственного университета вместе с коллегами из AIRI и Высшей школы экономики разработали метод анализа трехмерных сцен по обычным изображениям. Он одновременно восстанавливает планировку помещения и определяет расположение объектов в пространстве, сообщили в пресс-службе МГУ.
Во многих прикладных сценариях нам нужно получить не детальную трехмерную копию помещения, а понятное описание его структуры: где стены, где основные объекты и как они расположены в пространстве. В этой работе мы показали, что такую информацию можно извлекать не только из специальных трехмерных данных, но и из обычных изображений, в том числе без заранее известных положений камер. Это делает подобные методы ближе к использованию на пользовательских устройствах и в робототехнических системах
Метод работает с разными типами данных: облаками точек, изображениями с известными положениями камер и без них. Для определения планировки авторы предложили компактное описание стен, которое снижает риск ошибок.
Испытания на реальных и синтетических наборах данных показали, что метод улучшает качество определения планировки и обнаружения объектов, а также работает быстрее некоторых методов, которые решают сходные задачи.
Результаты пригодятся в робототехнике, системах дополненной и виртуальной реальности, проектировании интерьеров и осмотре недвижимости. Работу представили на международной конференции по робототехнике и автоматизации 2026 года в Рио-де-Жанейро.
Ранее Наука Mail писала о стенах на липучках.