Google financia projecto da Universidade de Coimbra de reconstrução 3D de cidades

Sistema pretende oferecer ao utilizador “uma experiência imersiva, em que o utilizador navega livremente pelas ruas”.

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Gabriel Falcão, João Barreto e Carolina Raposo lideram o projecto Universidade de Coimbra

O Google Street View já permite visitar grande parte do planeta através de uma perspectiva tridimensional. Mas a visualização de uma rua, por exemplo, fica limitada ao que foi captado pela câmara do Google montada num carro. O projecto, que começou a ser desenvolvido em 2014 por dois grupos de investigação do Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores da Universidade de Coimbra, tem como objectivo proporcionar “uma experiência imersiva, em que o utilizador navega livremente pelas ruas”, indica a instituição em comunicado.

Os investigadores criaram um sistema que obtém reconstruções 3D detalhadas de cidades, que ainda se encontra em fase de protótipo, mas que chamou a atenção do Google durante um concurso mundial de ideias, ao qual a equipa da Universidade de Coimbra concorreu. O trabalho acabou por ser seleccionado e recebeu o apoio financeiro do motor de busca norte-americano.

Carolina Raposo, João Barreto e Gabriel Falcão, que fazem parte da equipa, explicam que a novidade desta tecnologia é que o algoritmo usado no sistema tem por base a “utilização de planos, não só para descrever a cena, mas também para calcular o movimento da câmara”. “Isto faz com que os modelos em 3D sejam gerados automaticamente e armazenados de forma muito compacta (ao contrário dos métodos existentes que trabalham com nuvens de pontos), permitindo a sua rápida transmissão”, indicam citados na nota da universidade.

A tecnologia usada para desenvolver o sistema tem outra particularidade. É “capaz de trabalhar com um número reduzido de imagens”. “Isto acontece porque é frequente que o mesmo plano seja ‘visto’ pelas câmaras em posições distantes, permitindo recuperar o movimento. Tal não se verifica com os métodos actuais que requerem que as imagens sejam adquiridas em posições fisicamente próximas e, consequentemente, necessitam de muito mais informação”, indicam ainda os investigadores.

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