Realidad aumentada en tiempo real elimina estructuras estáticas y objetos en movimiento

Investigadores de la Universidad de Osaka demostraron un prototipo de realidad aumentada en tiempo real que puede eliminar virtualmente tanto las estructuras estáticas como los objetos en movimiento.

Este trabajo puede utilizarse para visualizar futuros paisajes después de renovaciones urbanas sin la interferencia de los carros o peatones que pasan.

La realidad aumentada, la capacidad de que las imágenes simuladas se proyecten virtualmente sobre imágenes de lugares reales en tiempo real, se ha utilizado tanto para juegos inmersivos como Pokémon Go como para aplicaciones prácticas como la planificación de construcciones.

Como implica la palabra “aumentada” del nombre, se suelen añadir personajes o edificios a las escenas, ya que eliminar virtualmente los objetos para mostrar lo que hay detrás de ellos es una tarea mucho más intensiva desde el punto de vista computacional.

Sin embargo, esto es exactamente lo que se necesitaría para planificar las demoliciones, o para ver cómo se vería un paisaje después de retirar de las escenas los vehículos o peatones en movimiento que distraen.

Ahora, los investigadores de la División de Energía Sostenible e Ingeniería Medioambiental de la Universidad de Osaka han desarrollado un sistema de este tipo.

Su prototipo combina el aprendizaje profundo con un motor gráfico de videojuegos para crear paisajes en tiempo real que pueden eliminar virtualmente edificios, árboles o incluso objetos en movimiento, para mostrar la vista del fondo previamente oscurecido.

“Hasta ahora no ha sido posible eliminar visualmente los objetos en movimiento, como vehículos y peatones, de las simulaciones de paisajes en tiempo real“, afirma el autor, Tomohiro Fukuda.

Para simular la eliminación de grandes estructuras inmóviles, como un edificio que va a ser demolido, el método mezcla dinámicamente fotografías del fondo detrás del edificio basándose en el punto de vista actual de la cámara.

Para los objetos en movimiento, como los carros que pasan, un algoritmo de aprendizaje automático puede detectar y enmascarar automáticamente la región que oscurecen, para ser reemplazada por la escena actual o futura apropiada.

Para probar el sistema prototipo, el equipo lo ensayó en el campus de la Universidad de Osaka.

Descubrieron que podía detectar y eliminar automáticamente carros y peatones de la imagen.

“La realidad disminuida puede eliminar dinámicamente las distracciones de nuestros paisajes“, dice Fukuda.

Esta investigación puede utilizarse para propósitos de planificación cuando sea necesario hacer renovaciones.

Fuente: Noticias de la Ciencia