隨著技術的發展,人們早在諸多產業和場景里享受到VR技術帶來的便利,甚至逐漸成為了一種技術服務標配。譬如我們已經習慣于通過VR來進行租房購房的甄選決策。數字空間綜合解決方案引領者如視推出了輕量化采集設備——REALSEE G1智能手機云臺,以領先的VR技術深度賦能房產交易行業。
REALSEE G1在每個點位拍攝的其實是一張2D的全景圖,只需要選擇要組合的2D全景圖并上傳至云端,如視VR APP就可以通過算法拼接組合自動生成VR空間。
值得一提的是,這種2D轉3D絕不是市面常見的將墻體做折疊,生成“偽3D”效果,而是真真正正將空間內的物品都以三維模型的形式呈現,且具備長寬高等深度數據。
如視采用的單目視覺深度估計算法使用了近幾年比較主流的視覺識別技術Transformer 神經網絡架構,正是憑借它才讓2D自動轉化為3D。這套算法的學習能力極其強大,也更加適用于超大規模數據。這么說吧,特斯拉的自動駕駛也用的是同類型的視覺算法。
2020年以來,疫情的持續反復,給依賴線下獲客及帶看的房產經紀行業帶來了巨大的不確定性。對此,如視打造的VR看房、VR帶看等一系列數字化工具成為了當下最高效的解決方案。在VR帶看模式下,消費者能通過屏幕感受空間的結構與屋內的設施、布局,在VR看房的基礎上,如視還陸續為上線了AI講房、VR帶看、AI設計等工具,最大程度滿足消費者在特殊時期的找房需求,也讓VR采集設備重新走入了房產行業的視野。
如視在單目深度估計算法的加持下,能夠通過AI自動構建三維模型,深度估算誤差僅有1.35%,拼接點位成功率幾乎可達100%,并會根據VR空間自動生成戶型圖,并能識別出室內200余種物品及房屋結構,且算法模塊耗時平均僅為1s,為房屋空間提供更詳細的信息服務。目前在這個行業里還沒看到哪家企業的算法和功能可以超過如視的。
除了精準還原空間結構,在VR空間的實際應用體驗中,用戶可以在VR內的逐個點位自由行走,視野、場景、縱深都隨之變化,有效減少傳統VR瀏覽引起的眩暈感,更好地感受空間信息,輔助消費決策。
