Advanced Calibration of Automotive Augmented Reality Head-Up Displays = Erweiterte Kalibrierung von Automotiven Augmented Reality-Head-Up-Displays

In dieser Arbeit werden fortschrittliche Kalibrierungsmethoden für Augmented-Reality-Head-up-Displays (AR-HUDs) in Kraftfahrzeugen vorgestellt, die auf parametrischen perspektivischen Projektionen und nichtparametrischen Verzerrungsmodellen basieren. Die AR-HUD-Kalibrierung ist wichtig, um virtuelle Objekte in relevanten Anwendungen wie z.B. Navigationssystemen oder Parkvorgängen korrekt zu platzieren. Obwohl es im Stand der Technik einige nützliche Ansätze für dieses Problem gibt, verfolgt diese Dissertation das Ziel, fortschrittlichere und dennoch weniger komplizierte Ansätze zu entwickeln. Als Voraussetzung für die Kalibrierung haben wir mehrere relevante Koordinatensysteme definiert, darunter die dreidimensionale (3D) Welt, den Ansichtspunkt-Raum, den HUD-Sichtfeld-Raum (HUD-FOV) und den zweidimensionalen (2D) virtuellen Bildraum. Wir beschreiben die Projektion der Bilder von einem AR-HUD-Projektor in Richtung der Augen des Fahrers als ein ansichtsabhängiges Lochkameramodell, das aus intrinsischen und extrinsischen Matrizen besteht. Unter dieser Annahme schätzen wir zunächst die intrinsische Matrix unter Verwendung der Grenzen des HUD-Sichtbereichs. Als nächstes kalibrieren wir die extrinsischen Matrizen an verschiedenen Blickpunkten innerhalb einer ausgewählten "Eyebox" unter Berücksichtigung der sich ändernden Augenpositionen des Fahrers. Die 3D-Positionen dieser Blickpunkte werden von einer Fahrerkamera verfolgt. Für jeden einzelnen Blickpunkt erhalten wir eine Gruppe von 2D-3D-Korrespondenzen zwischen einer Menge Punkten im virtuellen Bildraum und ihren übereinstimmenden Kontrollpunkten vor der Windschutzscheibe. Sobald diese Korrespondenzen verfügbar sind, berechnen wir die extrinsische Matrix am entsprechenden Betrachtungspunkt. Durch Vergleichen der neu projizierten und realen Pixelpositionen dieser virtuellen Punkte erhalten wir eine 2D-Verteilung von Bias-Vektoren, mit denen wir Warping-Karten rekonstruieren, welche die Informationen über die Bildverzerrung enthalten. Für die Vollständigkeit wiederholen wir die obigen extrinsischen Kalibrierungsverfahren an allen ausgewählten Betrachtungspunkten. Mit den kalibrierten extrinsischen Parametern stellen wir die Betrachtungspunkte wieder her im Weltkoordinatensystem. Da wir diese Punkte gleichzeitig im Raum der Fahrerkamera verfolgen, kalibrieren wir weiter die Transformation von der Fahrerkamera in den Weltraum unter Verwendung dieser 3D-3D-Korrespondenzen. Um mit nicht teilnehmenden Betrachtungspunkten innerhalb der Eyebox umzugehen, erhalten wir ihre extrinsischen Parameter und Warping-Karten durch nichtparametrische Interpolationen. Unsere Kombination aus parametrischen und nichtparametrischen Modellen übertrifft den Stand der Technik hinsichtlich der Zielkomplexität sowie Zeiteffizienz, während wir eine vergleichbare Kalibrierungsgenauigkeit beibehalten. Bei allen unseren Kalibrierungsschemen liegen die Projektionsfehler in der Auswertungsphase bei einer Entfernung von 7,5 Metern innerhalb weniger Millimeter, was einer Winkelgenauigkeit von ca. 2 Bogenminuten entspricht, was nahe am Auflösungvermögen des Auges liegt

MusA: Using Indoor Positioning and Navigation to Enhance Cultural Experiences in a museum

In recent years there has been a growing interest into the use of multimedia mobile guides in museum environments. Mobile devices have the capabilities to detect the user context and to provide pieces of information suitable to help visitors discovering and following the logical and emotional connections that develop during the visit. In this scenario, location based services (LBS) currently represent an asset, and the choice of the technology to determine users' position, combined with the definition of methods that can effectively convey information, become key issues in the design process. In this work, we present MusA (Museum Assistant), a general framework for the development of multimedia interactive guides for mobile devices. Its main feature is a vision-based indoor positioning system that allows the provision of several LBS, from way-finding to the contextualized communication of cultural contents, aimed at providing a meaningful exploration of exhibits according to visitors' personal interest and curiosity. Starting from the thorough description of the system architecture, the article presents the implementation of two mobile guides, developed to respectively address adults and children, and discusses the evaluation of the user experience and the visitors' appreciation of these application

An Approach Of Features Extraction And Heatmaps Generation Based Upon Cnns And 3D Object Models

The rapid advancements in artificial intelligence have enabled recent progress of self-driving vehicles. However, the dependence on 3D object models and their annotations collected and owned by individual companies has become a major problem for the development of new algorithms. This thesis proposes an approach of directly using graphics models created from open-source datasets as the virtual representation of real-world objects. This approach uses Machine Learning techniques to extract 3D feature points and to create annotations from graphics models for the recognition of dynamic objects, such as cars, and for the verification of stationary and variable objects, such as buildings and trees. Moreover, it generates heat maps for the elimination of stationary/variable objects in real-time images before working on the recognition of dynamic objects. The proposed approach helps to bridge the gap between the virtual and physical worlds and to facilitate the development of new algorithms for self-driving vehicles

Free Viewpoint Video Based on Stitching Technique

Image stitching is a technique used for creating one panoramic scene from multiple images. It is used in panoramic photography and video where the viewer can only scroll horizontally and vertically across the scene. However, stitching has not been used for creating free-viewpoint videos (FVV) where viewers can change their viewing points freely and smoothly while playing the video. current research, implemented FVV playing system using image stitching, this system allows users to enjoy the capability of moving their viewpoint freely and smoothly. To develop this system, user should capture MVV from different viewpoints and with appropriate region area for each pair of cameras then the system stitch the overlapped video to create stitched video/videos to display it in FVV playing system with applying freely and smoothly switching and interpolation of viewpoints over video playback. Current research evaluated the performance of video playing system based on system idea, system accuracy, smoothness, and user satisfaction. The results of evaluation have been very positive in most aspects