La ricostruzione automatica di modelli 3D degli edifici a partire da semplici immagini è un argomento di ricerca molto importante e con numerose applicazioni pratiche. Esempi in questo campo sono la creazione di modelli di edifici utili in ingegneria e architettura o la più recente creazione di "gemelli digitali" di costruzioni da usare nella simulazione e nel monitoraggio degli ambienti urbani.
Il gruppo Visual Computing del CRS4, molto attivo in questo campo, ha recentemente sviluppato un metodo innovativo per ricavare automaticamente la struttura architettonica di una stanza in 3D, a partire da una sola immagine panoramica.
Il metodo è basato su un nuovo sistema di apprendimento automatico che sfrutta quindi l'intelligenza artificiale, molto più accurato di qualsiasi altro, in particolare nella ricostruzione di ambienti complessi.
Lo studio sarà presentato da Giovanni Pintore alla prossima edizione della conferenza internazionale ECCV (European Conference on Computer Vision) che si terrà dal 23 al 28 Agosto 2020. Questo evento, che ha cadenza biennnale, è il più importante nel campo della visione artificiale. L'edizione di quest'anno, a causa delle restrizioni connesse con il COVID-19, si terrà online. In questo caso specifico di evento virtuale tutto il materiale rimarrà accessibile digitalmente ai partecipanti alla conferenza fino a Giugno 2021.
Tutti i dettagli del metodo sono descritti nell’articolo (in pubblicazione): Giovanni Pintore, Marco Agus, and Enrico Gobbetti. AtlantaNet: Inferring the 3D Indoor Layout from a Single 360 Image beyond the Manhattan World Assumption. In Proc. ECCV, August 2020. Article Preprint.
La ricerca ha ricevuto finanziamenti dalla Regione Autonoma della Sardegna nell'ambito dei progetti VIGECLAB, AMAC e TDM (POR FESR 2014-2020). Si ringrazia inoltre il contributo del programma di ricerca e innovazione H2020 dell'Unione Europea nell'ambito degli accordi di sovvenzione 813170 (EVOCATION).