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大阪大学的研究人员展示了一种用于实时增强现实的原型，该原型可以虚拟移除静态结构和运动物体。这项工作可用于可视化城市装修后的未来景观，而不会受到过往车辆或行人的干扰。

增强现实技术可以将模拟图像实时虚拟地投射到实际位置的图片上，已经用于诸如PokémonGo之类的沉醉式游戏以及诸如建造计划之类的实际应用中。顾名思义，“增强”一词通常是将角色或建造物添加到场景中，因为虚拟移除对象以显示其背后的内容是一项计算量更大的任务。但是，这恰恰是进行拆卸计划或查看景观的样子，而这是从场景中移走了会分散注意力的移动车辆或行人之后所需要的。

现在，大阪大学可持续能源与环境工程系的研究人员开辟了这样的系统。他们的原型将深度学习与视频游戏图形引擎结合在一起，以创建实时景观，该景观可以虚拟移除建造物，树木甚至运动物体，以显示先前被遮挡的背景。相应的作者福田智宏说：“以前，不可能从实时景观模拟中直观地去除车辆和行人等移动物体。”

为了模拟大型固定结构的拆除，例如要拆除的建造物，该方法会根据摄像机的当前视点动态融合建造物后面背景的照片。对于移动的物体(如过往的汽车)，机器学习算法可以自动检测并掩盖它们遮挡的区域，并用适当的当前或将来的场景替换。为了测试原型系统，团队在大阪大学校园内对其进行了测试。他们发现它可以自动检测并从图像中删除汽车和行人。

福田说：“现实的减弱可以动态地消除我们景观的干扰。”

只要有必要进行翻新，就可以将这项研究用于计划目的。