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「賣身」前,這家公司的移動3D掃描技術已經很牛逼了!

「賣身」前,這家公司的移動3D掃描技術已經很牛逼了!

國外大公司最常見的布局手段就是買買買!比如魔多君打開瑞士計算機視覺公司 Dacuda 的歷史界面時,它已經「部分」屬於 Magic Leap 了!

我們的 3D 部門已經賣給混合現實領頭羊 Magic Leap 了。

但這個部門不用離開瑞士,因為Magic Leap 要在歐洲建立第一個分部。

我們會幫助Magic Leap擴大其在計算機視覺和深度學習領域的領導地位。

Magic Leap的瑞士分部會由Dacuda創始人亞力山大·伊利奇領導。

3D 部門出售後,在其他兩位聯合創始人的帶領下,我們重新把重心放在為大客戶提供生產解決方案上。

——Dacuda

從上面的聲明可以看出,一直以來以「掃描重定義」為 slogan 的 Dacuda 公司把它最最核心部門給賣了,而且金額不詳。「賣身」后的 Dacuda 將回歸 B 端領域,服務於企業客戶。

那麼,問題來了。

Dacuda 到底哪來的自信能助全球估值最高的 VR/AR 企業 Magic Leap 一臂之力呢?

每一家計算機視覺公司都有一項自己的核心技術,Dacuda 的核心技術是 SLAM Scan 3D引擎。

1、實時高精度圖像拼接 2、實時全局圖像映射優化

迄今為止,這項技術已經被用在了 100 多萬個設備上面,而且應用領域很廣闊。

從 Dacuda 的 B 端客戶群體就可以看出,如日本的日升動畫(Sunrise)、全球最大的自動化公司羅克韋爾(Crealogix)、信息技術服務商 Unisys 以及國際航空電信公司(SITA)。我們來看看 Dacuda 曾將這項技術應用在哪些地方?

1、Dacuda LTL 廣角攝影軟體

讓手機擁有同單反一樣寬的視野

普通智能手機可以藉助 Dacuda LTL 來拍攝高解析度的廣角照片。拍攝時隨意移動手機,LTL 能實時無縫地將圖像拼接在一起。許多 OEM 廠商把 Dacuda LTL 加入到了相機功能當中。

2、PocketScan 攜帶型無線掃描儀

堪稱全世界最小的掃描儀,如訂書機般大小。Dacuda 的知名度就是靠著 PocketScan 這款產品打響的,2014 年,在 Kickstarter 成功眾籌到 5 萬多美元的目標。

掃描文字

掃描照片

掃描圖表

甚至掃描吻

這是最早見證 Dacuda 掃描技術功底的一款產品,掃描不酷,酷的是 PocketScan 可以用於曲面。比如,看到牆面很好看的字體塗鴉,此時也沒法適用掃描儀,照相也不能完全真實地反應塗鴉的形狀。這時候,PocketScan 就派上用場了。

它支持 198 種語言文字,支持「圖片轉文字」的功能,現在看起來很流行,但放在 3 年前,的確是「掃描重定義」。

2015 年,Dacuda 跟同為 3D 掃描的初創公司 Uraniom 合作,開始將 SLAM Scan 3D 引擎用在了 3D 人像掃描上,用於遊戲中虛擬形象的使用。

把遊戲主角臉換成自己是種什麼樣的體驗?

這時候,這項技術用於 VR/AR 領域的苗頭初露

隨後的 2016 年 CES 上,Uraniom 公布了一項能把真人相貌導入遊戲的技術,只需要一台平板電腦,裝上專用的軟體對著人的腦袋拍一圈,就能導入遊戲中了。

虛擬形象在 VR/AR 中的應用例子

現在的 Uraniom 已經成為一家專為 VR/AR 應用和遊戲創建通用的 3D 頭像的公司了。而 Dacuda 還在探索 VR/AR 領域的更多可能性!

同年,Dacuda 轉戰移動 VR 的空間定位。

移動 VR 的 Inside-Out Training一直是很多人研究的目標,包括 Oculus CTO 卡馬克大神。Gear VR 在內的絕大多數移動設備,只能用 IMU 檢測頭部轉動,不能對頭在空間中的平移運動進行檢測。

比如做傾斜、蹲下等動作時,頭顯的畫面依舊不變。不僅暈而且大大影響沉浸感。

畫面沒有反應

為此,Dacuda 基於 iPhone 6 和蔡司 VR ONE 頭顯進行了一次移動 VR 空間定位的演示。

基於 SLAM Scan 3D 引擎,在手機上,Dacuda 的演算法可以對環境進行 SLAM 和深度檢測,生成 3D 點雲,進行 6 自由度追蹤,而且在手機快速移動時依然穩健。

前後移動

左右晃動

蘿蔔蹲

市面上也有很多號稱解決了移動 VR 空間定位的方案,但多是藉助外部攝像頭等手段。

Dacuda 的能耐之處是只要一台設備具備必要的內部感測器,安裝它的軟體就能實現由內而外、6 自由度的房間規模追蹤。

可以預見,被 Magic Leap 收購后,Dacuda 的技術要在混合現實上面大展手腳了。

是金子終會發光的!

以 SLAM 技術為例,當 VR 想實現設備輕量級不依賴於感測器,AR 想不基於 marker 真正的讓虛擬物體增強在我們現實時(也就是混合現實),都必須用到 SLAM 演算法。除非,人類止步於現在 VR/AR 的樣子。

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