360°视频相机调研

本文介绍了Google Jump和Facebook Surround360、Facebook x6 x24等3D全景视频拍摄系统。Google Jump是完整的VR捕捉系统,有评判准则和面临的挑战;Facebook Surround360能呈现360°无死角三维全景图;Facebook x6 x24支持六自由度视频内容但不够成熟。还给出了相关拓展链接。

Google Jump

可以拍3d全景视频
16个摄像头环状分布
水平360°画面,垂直120°画面
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omnidirectional stereo (ODS) video(全景立体视频)
mosaicing(图像拼接)
elevation(仰角)
azimuth(方位角)
Jump是一个完整的VR捕捉系统,一个最优化捕捉真实场景和事件的为VR头显和视频服务的平台。
有以下三个评判准则:
1.观看者能感觉置身于捕捉的场景中
2.观看者能看到立体的视频
3.视频流可以被现有工具编辑,在头显中被实时渲染
遇到的挑战:
1.ods投影不是为vr设计的。比如ods在重新投影到VR头显的透视图时是违反极线约束(epipolar constraint)的,然而偏差是很小的,并且只有在非常近的物体和极端的角度的时候偏差才会很大
2.如何设计相机和缝合系统来制作ods视频。我们提出了只用现成相机就能组成的环状ods相机系统
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将ods全景图渲染到透视图,需要将ods全景图上的每一条光线投影到场景的几何体再映射到透视图上。
我们可以使用由一个无限球体组成的代理几何体,这与只考虑方向不考虑原点是等价的,但是只对远距离内容有效,近距离物体会有扭曲
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画面的垂直扭曲
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可以通过减小相机和ODS viewing circle的距离来减小扭曲程度
两种不同的相机布局:
第一种,一半的相机捕捉通过左眼的光线,另一半捕捉通过右眼的,所需支架更小
第二种,每个相机捕捉通过左右眼的光线,所需支架更大
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接下来的讨论都是基于第二种的
支架几何体的参数由支架半径R、水平视野γ和相机个数n组成
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缝合图像的流程:
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缝合算法必须处理大量的数据
输入是16个2704*2028 30 FPS的视频流,输出是一个8192*8192的视频流(单眼是8192*4096,左眼在右眼上面),在一台机器上跑每一帧(包含16张图)要花60s处理,也就是说一个小时的视频要花75天处理。为了能够实时处理我们用了很多机器,即便是这样一个小时的视频也要花大约10小时处理
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Facebook Surround360

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github
可以拍3d全景视频
侧边由14个相机围成的圆盘阵列组成,顶部有一个鱼眼镜头,底部有两个鱼眼镜头,所以可以呈现出360°无死角三维全景图。

Facebook x6 x24

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2017年4月就已亮相,支持用户体验六自由度的视频内容(视频演示,需FQ),然而直到现在都没有新的消息,应该是还不够成熟吧。

拓展延伸

最详细的Google Jump原理解读
google jump
facebook360
由FaceBook总结的关于VR AR的术语
Introducing Facebook Surround 360: An open, high-quality 3D-360 video capture system
Facebook Surround360 学习笔记--(1)系统简介
Facebook announces two new volumetric video cameras to launch in 2017
Hands-On: Facebook’s New 24 Lens Camera Turns Real Life Into High Quality VR
上面链接的中文版
Facebook, RED partner on 360 camera capturing 6 degrees of freedom
Facebook 的新款 360 度相机能以六个自由度进行拍摄
深扒FacebookSurround360 x24/x6全景相机研发过程

转载于:https://www.cnblogs.com/yaoling1997/p/10553298.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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