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师大电机团队研发快速三维重建系统 缩短9成重建时间
结合AI深度学习技术

【CTIMES/SmartAuto 林彥伶 报导】   2018年08月02日 星期四

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在科技部经费补助下,台湾师范大学电机系叶家宏教授团队建立出一套具成本效益之「快速三维重建系统」,不仅能快速对静态景物进行高品质的重建,也能对外形随时间改变的动态物体进行重建。

国立台湾师范大学电机工程学系叶家宏教授研究团队(左1为叶家宏教授)
国立台湾师范大学电机工程学系叶家宏教授研究团队(左1为叶家宏教授)

「三维重建」是对摄影机所撷取之图像,推导计算出真实场景或物体的三维立体空间资讯,并进行模型重建之电脑视觉技术。一般对静止景物之三维重建称为「刚性重建」,对动态物体之重建因物体形状会随时间变化,称为「非刚性重建」。

近年来3D市场蓬勃发展,机器人视觉、虚拟实境、3D列印、电子商务等产业应用出现全面的爆发性成长,因此发展三维重建核心技术,并拓展相关应用,已成为引领现在迈向未来的重要趋势。

然而三维重建技术的发展有许多挑战必须克服。三维重建必须对摄影机所撷取图像的彩色与深度资讯进行匹配、投影、对位等分析并进行大量计算,叶家宏教授团队首先完成快速大规模场景重建技术,突破现有技术之计算瓶颈,在维持优良模型品质的情况下,缩短了约九成的重建时间,大幅提升三维重建的成本效益。此系统高效率与应用广泛的特色促进三维重建应用范畴能更多元地开展。

为了因应全方位动态空间信息的采集和展示,此计画更将重建目标由静态物与大规模场景重建进一步扩展至动态物体,而发展出应用性更广泛的非刚性三维重建系统。非刚性物体的形状会随时间变化,此特性大幅增加了重建的不确定性与计算复杂度,计算量更是静态重建的千万倍。叶家宏教授团队现阶段已可实现非刚性物体之重建,更将结合AI人工智慧深度学习技术,提升非刚性物体重建效率,并结合刚性与非刚性重建系统,打造完整的三维重建核心技术。

叶家宏教授团队自2014年起连续四年获得美国高通(Qualcomm Inc.)公司的国际产学合作计画,并受邀叁与高通第八届大学研究合作交流会,在会中受到许多国际一流手机制造商的关注。此次发表之「快速三维重建系统」不仅能快速对静态景物进行高品质的重建,也能对外形随时间改变的动态物体进行重建,是目前最完整的重建系统。叶教授团队的学术研究与产业发展成果已与国际接轨,并持续深化国际产学合作能量,加速该计画关键技术之产业化。

目前政府正极力推动产业创新研发计画,三维重建技术为智慧机械的核心技术之一,相关产业的产值不仅已占有国家总产业产值相当高的比例,未来更将继续大幅成长。而叶教授团队的重建技术具有巨大成本效益,甚具市场潜力。

關鍵字: 深度學習  三维重建  師範大學  科技部 
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