摘要
本申请公开了一种基于事件相机的AR空间定位与增强方法和设备。所述方法包括:获取事件相机采集的事件流数据,提取高频动态事件特征点,并基于滑动时间窗口对事件流进行时间域重采样,生成多段连续事件片段集合;确定目标对象在三维空间中的实时位置与姿态信息;构建高斯体素模型,通过蒙特卡洛神经溅射渲染实现AR内容的空间坐标绑定与姿态自适应渲染。在一些实施例中,结合事件邻域图结构与动态响应机制筛选显著事件点;在另一些实施例中,基于主成分分析对事件点云进行各向异性协方差建模。最终融合渲染结果与真实图像,生成增强现实图像。该方法具备高精度定位、低延迟渲染和虚实融合显示能力,适用于AR导航、沉浸交互等场景。
技术关键词
事件特征
事件相机
事件流数据
三维环境模型
虚实融合场景
语义特征
实时位置
滑动时间窗口
点云
邻域
遮挡关系
高频特征
空间定位设备
深度预测模型
连续性
采样方法
动态更新
系统为您推荐了相关专利信息
优化测试方法
变分模态分解算法
电池包内电芯
电压
滑板车
事件特征
频域特征
时序特征
方向盘转向角度
识别驾驶员身份
车辆周围环境数据
数字孪生模型
风险
深度神经网络模型
量子态
动态风险评估方法
水土流失监测
动静特征
风险预测模型
因子
能源发电设备
电力系统控制方法
储能装置
电力分配
充放电功率