最近，Rushi Galahua的自动部门位置已大大升级，剪接成功率高达99.9％。这种能力的能力将为用户带来较低的阈值，高效率和丰富的适应收集经验。 Rushi处于分裂Galahua能力的自动位置，深入研究这种能力背后的技术原理，并了解Rushi如何利用力量和技术力量在新时代促进太空捕获。该原则被揭示：Galahua如何创建自动姿势 - 平台功能？我们首先拆卸姿势一词：•“位置”是位置（其中）； •“位置”是姿势（在哪里应对）；为了提供一个简单的例子：构建乐高块时，每个乐高块=一个收集点；构建块之间的准确捕捉=姿势剪接。如果每个构件的连接（位置）中存在0.5毫米的未对准，则可能导致建筑物的完全崩溃。分区位置就像建立块。在传统的方式中，这种关系通常依赖于管理，manu -point swath，并最终比较和调整，这不仅消耗了时间和精力，而且还有一个很大的错误。 Galohua剪接的自动位置是使用硬件 +算法设备来识别该方法并单独找到方向，并最终将完整且完全恢复的空间划分。多传感器输入合作，智能感知更丰富。 Galohua设备集成了各种传感器模块：•高分辨率颜色相机：负责收集图像并识别空间纹理•深度传感器：在空间中获得三维结构：墙壁，墙壁，柱子，柱子，楼梯）•惯性传感器（imu）：可感知设备的移动轨迹和方向，并构成用户的移动轨迹和行为，并兼顾行为的行为。多模式剪接输入资源，提供SO后续算法的盖基金会。 galahua的采用和匹配的明智特征自动从每个点的图像和点云中捕获几何特征点和纹理特征，并使用AI算法匹配均匀性。就像人们令人惊讶的是，他们会找到模式和边缘相似的地方。 Galova比人更快，更准确，更全面地全自动难题。明智的匹配是一个难题，可以自动找到匹配的侧面。通过持续的培训和优化，Galohua的自动成功率高达99.9％，这是该行业最高的。全球倡导算法不足以确保一般的一致性，但应连续完成。加洛娃（Galova整个项目。它允许Galova确保即使在诸如超大空间，重复的结构和弱纹理等复杂环境中，也可以确保获得空间结构的一致性和准确性。强大的分区能力是什么？升级Galahua的第三个主要优势具有较低的全面评估和收集阈值，从而降低了学习成本。当使用Galahua拍摄时，只要对传统场景有共同的看法，就可以轻松地成功地剪接点位置，打破传统的5-8米限制，无需准确地放置这些要点，也不害怕，即使您放弃了，您也可以精确地播放它。在复杂而弱的纹理场景中（例如白墙和空厅），在3米以内的点间距的成功划分并不是问题。它对犯罪具有很强的宽容，完全破坏了体验阈值，并允许更多的人这样做。您可以拍照并拍照，您可以一步一步就得到它。 CoURSE，为确保可以完美地显示对收集的影响，建议在收集在室内和其他非开放区域时的点间距距离为2-3米。长城有许多坡道和楼梯，质地相似。 Galahua可以完成正确，准确分配的任务。目前，Galahua的自动姿势拼接不仅更准确（成功率为99.9％），而且节省了时间。在没有干预的情况下自动识别分区过程。同时，研究阈值较低，并且开始得更快，这对初学者非常友好。高分配效率，节省项目周期。 Galova使用并行处理体系结构 +增量剪接机制在拍摄时实现能力，并以几秒钟的形式产生输出，从而极大地提高了效率。枪击事件立即结束。 70％的项目不必等待。在射击过程中，每当收集点完成时，GAlahua会自动摆脱它，它可以在“拍摄后立即将其立即分开”的射击场景达到70％；其余30％的分区只能在1.5秒/点（过去4秒/点）内完成。这是实时的Galohua剪接姿势，效率首先，不需要手动干预，因此可以实时看到划分结果。计算源更加保守，而Galova的侧面设备的轻松操作采用了逐步处理机制，根据场景的复杂性对计算策略进行动态调整。到75％的太阳划分，系统将选择以最低计算成本来完成分区，这不仅可以确保速度，而且不能牺牲分区的质量。用户的体验是丝般的，并且在Go中完成了姿势射击。多亏了上述功能，用户只需要遵循常规路径到达点，系统会自动tri在整个过程中将其gg在背景中。拍摄过程变得与拍摄视频一样自然。不需要“射击，停止和等待”的过程，以便收集体验可以实现您所看到的。场景经过广泛调整，复杂的结构不怕循环场景。升级的能力：大空间捕获使其更安全。循环场景是指大型公园，公园，街道等公园中的路径圆形，容易受到起点和终点的影响。由于几次出现的类似区域容易受到虚假拼写或流产的影响，因此错误将继续在循环路径中积累，并且很难关闭循环，从而导致下一个阶段的许多Manu -Manu干预，甚至真正的路径甚至是不可逆转的。在实时拼写阶段，Galova引入了局部位置优化机制，在每个两个点之间建立了一个链条关系，And控制错误，以避免在长路径中无休止地加强小错误，从而增强划分的稳定性和准确的识别。在全球缝线期间，Pigalova允许LOOP检测 +网格结构闭环算法自动区分空间环节点，并进行强迫校正与一般项目的空间结构（平面和结构边缘等）（完成的空间闭合式缝合，匹配精确度）。简而言之，当完成整个项目时，系统将基于所有点数据进行全局精度优化，以检查删除器并填补空白。内部多层循环场景，Galohua准确地具有对称的类似特征和多层空心环。以超大森林公园的VR漫游收藏为例，它具有大量重复的相同的Mahabang车道，高坡度和低坡度变化以及多台上的环路。 Galahua's Co旅行和射击完成。插入大空间循环场景的能力是准确且弱强迫的。升级的能力：您看不清楚它，并且可以精确地将其插入。该场景是指重复结构，质地很小，灯光统一的场景，甚至整个白色的墙都缺乏算法来判断相对儿童位置的锚点。该图像的故障率很高，剪接成功率很低，并且容易受到跳跃点，未对准和空间漂移的影响。为了解决这个问题，Galohua酒店现场的影响，Galohua具有高精度IMU和深度传感器的融合，以极大地提高对空间结构和数据的感知。尽管图像没有明显的质感，但可以通过结构上的变化来绘制和判断。同时，通过识别纹理增强的智能算法，图像特征的“字段”字段（det）通过较大的范围和轻度特征（如光梯度，侧面变化以及灯光和阴影）来判断神经网络“可见”的神经元的原始位置。此外，Galova还介绍了用户的推理能力。系统会自动记录用户的射击路径和方向，并将通往弱特征区域的路径的路径相结合，以降低匹配空间并提高准确性。 Dark light environment: the steady yet riN that dividing the darkness Based on the above capabilities, Galahua can also accurately plip in front of dark light scenes such as KTV, Livehouse, escape room room, etc. Focusing on the goals of the stable shooting, accurate splitting, and fast delivery, Rushi continues to optimize the Galova Splicing Algorithm and technical capabilities, we acquired a number of relevant patents including "processing methods,原始图像的设备，电子设备和媒体存储“，”全景全景和设备的设备和设备的图像和PAG加相位。媒体，电子设备“”位置探测，设备，电子设备以及电子方法，“处理，设备和存储媒体的过程”等，这为Rushi提供了强有力的支持，可以自动拆分和空间VR技术的空间与其基础分开，即提高收集功能。例如，通过运行超低阈值的经验，革命性的提高效率和全合适的灵活性，不仅为用户带来了更简单的操作经验，而且还带来了更简单的操作体验，而且还为整个行业带来了更简单的操作，从而使Sigallahua的剪接能力的自动位置进行了新的升级。将来，我们将继续提高基本技能，并为渴望恢复的每个用户提供可靠的技术基础现实世界。
