Ein an der Universität Osaka entwickelter Algorithmus für eine verminderte Realität könnte die Stadtplanung in stark frequentierten Gebieten vereinfachen.
(Quelle: Universität Osaka)
Augmented Reality bezeichnet die Möglichkeit, simulierte Bilder in Echtzeit virtuell über Bilder von tatsächlichen Orten zu legen und damit zusätzliche Informationen zu generieren.
Aber auch das Entfernen von Objekten kann das Wissen für fundiertere Planungsentscheidungen bereitstellen helfen.
Daher haben Forschende der Universität Osaka einen Algorithmus für eine Art verminderte Realität entwickelt, mit dem sich auch bewegende Objekte aus Bildern entfernen lassen, und damit der Hintergrund sichtbar wird.
Wissenschaftler der Universität Osaka entwickeln einen Augmented-Reality-Algorithmus für die Betrachtung von Landschaften, in denen Gebäude und/oder Fußgänger digital entfernt wurden. Dieser Algorithmus für eine verminderte Realität könnte zum Standard für die Stadtplanung in stark frequentierten Gebieten mit vielen Ablenkungen werden.
Forschende der Universität Osaka zeigten einen Prototyp für Augmented Reality in Echtzeit, der sowohl statische Strukturen als auch sich bewegende Objekte virtuell entfernen kann. Dieses Verfahren lässt sich einsetzen, um zukünftige Areale nach Stadterneuerungen ohne Beeinträchtigung durch vorbeifahrende Autos oder Fußgänger zu visualisieren.
Augmented Reality, die Fähigkeit, simulierte Bilder in Echtzeit virtuell über Bilder von tatsächlichen Orten zu projizieren, wurde sowohl für immersive Spiele wie Pokémon Go als auch für praktische Anwendungen wie die Bauplanung genutzt. Wie das "Augmented" im Namen andeutet, werden den Szenen in der Regel Figuren oder Gebäude hinzugefügt, weil das virtuelle Entfernen von Objekten, um zu zeigen, was sich dahinter verbirgt, eine viel rechenintensivere Aufgabe darstellt. Das genau braucht es aber, um Abrisse zu planen oder um zu sehen, wie eine Landschaft aussähe, nachdem störende fahrende Fahrzeuge oder Fußgänger aus den Szenen entfernt wurden.
Verminderte Realität eröffnet Blick auf den Hintergrund
Nun haben Forscher der Abteilung für nachhaltige Energie- und Umwelttechnik der Universität Osaka ein solches System entwickelt. Ihr Prototyp kombiniert Deep-Learning mit einer Videospiel-Grafik-Engine, um Echtzeit-Landschaften zu schaffen, in denen sich Gebäude, Bäume oder sogar sich bewegende Objekte virtuell entfernen lassen, um die Sicht auf den zuvor abgeschirmten Hintergrund zu eröffnen. "Bisher war es nicht möglich, bewegte Objekte, wie Fahrzeuge und Fußgänger, visuell aus Echtzeit-Landschaftssimulationen zu entfernen", sagt der entsprechende Autor Tomohiro Fukuda.
Um die Entfernung großer unbeweglicher Strukturen, wie zum Beispiel eines abzureißenden Gebäudes, zu simulieren, mischt die Methode dynamisch Fotos des Hintergrunds hinter dem Gebäude ein, basierend auf dem aktuellen Blickwinkel der Kamera. Bei sich bewegenden Objekten, wie vorbeifahrenden Autos, kann ein maschinell lernender Algorithmus automatisch den Bereich erkennen und maskieren, den sie verdecken, um ihn durch die entsprechende aktuelle oder zukünftige Szene zu ersetzen. Um das Prototyp-System zu testen, hat das Team es auf dem Campus der Universität Osaka ausprobiert. Sie stellten fest, dass es Autos und Fußgänger automatisch erkennen und aus dem Bild entfernen kann. "Eine verminderte Realität kann dynamisch Ablenkungen aus unseren Landschaften entfernen", sagt Fukuda. Diese Forschung kann in der Planung genutzt werden, wenn Renovierungen notwendig werden.
Der Artikel "Diminished reality system with real-time object detection using deep learning for onsite landscape simulation during redevelopment," wurde in Environmental Modelling and Software at DOI veröffentlicht: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2020.104759
Bild: Vorgeschlagenes System der "Verminderten Realität" (DR). Links: Von einer Web-Kamera aufgenommenes Eingangsbild, das die aktuelle Situation zeigt. Rechts: DR-Ausgangsbild der zukünftigen Landschaft. Ein sich bewegendes "Objekt" (Fußgänger) wurde praktisch in Echtzeit zusammen mit dem unbeweglichen Gebäude entfernt.Bildquelle: Universität Osaka
Stand: 16.12.2025
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