室内空间最直观的定义是被墙面、地板面和屋顶面围合而成的有界空间。与室外空间相比，[ThingJS平台]的室内空间的三维可视化要求更加精细，如果不能很好地表达容易对用户造成误导！
生成模型在图像生成领域取得了巨大的成功，但将这一技术扩展到 3D 领域一直面临着重重挑战。典型的多头怪问题，即文本生成3D中多视角一致性问题，一直得不到很好的解决。谭平团队最新的研究论文都致力于解决这一基础问题，为这一领域带来了突破和创新。
SketchUp 是一款非常流行且易于使用的 3D 设计软件。 3D绘图工具，使用SketchUp Pro可以辅助我们进行房屋、桌子等的设计。
Live Home 3D Pro Mac版是Mac平台上的一款室内家居装饰设计软件。Live Home 3D Pro for Mac是一款高级3d室内设计软件，可以为您的Mac上的家居设计带来更多功能和创造。
Planner 5D for Mac是一款在线的家居设计软件，可以帮助用户进行室内设计和家具布置。
Live Home 3D Mac版是一款专业的mac室内设计软件，包含各种不同模板，打开即可直接套用，轻松帮助用户绘制二维平面图，支持实时3D渲染，还能导出多种格式，功能齐全。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Unity开发使用什么语言?要掌握什么呢?不管是开发的哪个行业都是要先从语言开始学习起的，要学会unity的话肯定是要先知道它的开发语言是哪些的，所以今天这篇
这样的观点似乎只说对了一半。倘若只是盯着外观设计和性能参数，智能手机的创新速度着实已经放缓。可把目光聚焦到应用层面，思考一些功能及技术上的创新对日常生活的影响，或许能够得到不一样的答案。
在现代社会中，人工智能技术得到了广泛的应用。其中，装修设计 AI 软件是一种非常有用的工具，可以帮助人们更加快速、高效地完成装修设计。
SketchUp是一款由美国Trimble公司开发的3D建模软件，是当前广泛应用于建筑设计、室内设计、景观设计等领域的主流软件之一。SketchUp具有强大的3D建模、可视化、协作等功能，可以帮助设计从业人员更加便捷和高效地完成工作。
长期以来计算机视觉一直难以从单个图像中理解对象及其特征，这一主题在机器人技术、辅助技术和 AR/VR 中都有应用。3D 对象识别问题提出了与从 2D 视觉输入中感知 3D 事物相关的新挑战。近十年来大规模数据集帮助 2D 对象识别在预测和定位 2D 图片网格上的项目方面取得了重大进展。另一方面世界是在三个维度中三维构建的。在这里目标是创建一个紧密定向的 3D 边界框，用于估计图片中每个项目的 3D 位置和范围。
3D可视化我们也称之为三维可视化，大家都知道二维，二维简单来说就是在一个平面上的点线面，没有立体感，而三维赋予了物体立体感，生命力，它可以让一栋大楼动起来，变得流光溢彩活灵活现!下边是优锘科技做的望京
这篇论文提出了一种创新的3D室内场景分割方法，这在增强现实、机器人技术等领域是一个关键的任务。该任务的核心是从多种3D场景表现形式（如网格或点云）中预测3D物体掩膜。历史上，传统方法在分割训练过程中未遇到的新物体类别时常常遇到困难，这限制了它们在陌生环境中的有效性。
这项研究由加州大学洛杉矶分校（UCLA）的六位学者完成，并已被欧洲计算机视觉国际会议（ECCV）采纳。
“ 室内导览体验如何提升？ 线下客流如何线上营销？ 小程序开发完如何运营客流？ 所有这些难题，都受限于室内地图导航体验的提升。而长期以来，在地图的世界里，一栋栋建筑物就像是汪洋大海中的信息孤岛，室内的地图数据就像一个黑箱一样令人无从掌握。腾讯室内通的上线，帮助各行各业进行数字服务转型，既增强了用户粘性，又打通了场内和线上客流管理闭环。 ” 腾讯室内通基于强大的室内地图数据更新能力及定位能力，致力于以 LBS 为媒介连接各行各业，探索室内领域新前景，在智慧零售、交通、医疗等行业提供最优质的室内解决方案，一
智慧教室是在教室物理环境的基础上融合现代信息技术，通过感知与互动反馈、智能化控制管理、数据分析和可视化展示等手段，实现“学习”无所不在，网络无缝接入和资源共享服务的现代化新型教室，是开展学校课堂教学改革的重要支撑环境。在国家政策的推动下，许多高校通过新建或改造教室等形式，正在开展大规模的智慧教室建设和智慧教学改革试验。与传统教室相比，智慧教室逐渐呈现出设备更加复杂、信息更加多样、应用更加广泛、技术更加高端等新特点，加大了教室管理的难度，以往以人工管理为主的传统教室管理模式显然不能满足智慧教室管理的新需求。高校如何通过技术手段管理智慧教室，满足师生多样化教与学需要，成为高校IT治理工作的重要内容之一。
现代工业化的推进在极大加速现代化进程的同时也带来的相应的安全隐患，在传统的可视化监控领域，一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控，本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景，该 3D 场景从正面展示了一个现代化工厂的现实场景，室内定位包括工厂工人的实时位置、电子围栏的范围、现场的安全情况等等，帮助我们直观的了解当前工厂人员的安全状况。
SketchUp是一款功能强大的三维建模工具，其适用于建筑、室内设计、景观设计等多个领域。它充分发挥了Google的优势，使用户可以方便地通过Google Earth和Google Maps来获取各种现成的3D模型和贴图。除此之外，SketchUp还有很多独特的功能，下面就让我们来看看。
人工智能快速发展的今天，图像视频识别在深度学习的加持下在各行各业广泛落地。相较于2D计算机视觉，3D计算机视觉因为具有额外的深度信息，可以轻松处理机器视觉中很多2D维度难以解决的问题。最近几年，3D成像与3D计算机视觉算法得到了快速发展。在以激光雷达，结构光，TOF，双目立体视觉为代表的主要技术路线上都涌现出一些不错的公司和产品，依托三维点云数据在如工业质检、精确测量、机械臂引导、物体定位、自动驾驶等场景进行落地。
由于 3D 本身数据的复杂性和 MMDetection3D 支持任务（点云 3D 检测、单目 3D 检测、多模态 3D 检测和点云 3D 语义分割等）和场景（室内和室外）的多样性，整个框架结构相对复杂，新人用户的上手门槛相对较高。所以我们推出新的系列文章，让各个细分方向的用户都能轻松上手 MMDetection3D，基于框架进行自己的研究和开发。在系列文章的初期，我们会先带大家了解整个框架的设计流程，分析框架中的各种核心组件，介绍数据集的处理方法，然后再对各个细分任务及经典模型进行具体细节的代码层级介绍。同时也欢迎大家在评论区提出自己的需求，我们会收集各位的反馈补充更多的文章教程 ~
图 1：从人物运动估计 3D 场景。给定 3D 人物动作，我们可以重建运动可能发生的 3D 场景。我们的生成模型能够生成多个逼真的场景，这些场景考虑了人物的位置和姿势，并具有合适的人物-场景交互。
标题：Real-Time Multi-SLAM System for Agent Localization and 3D Mapping in Dynamic Scenarios
从驾驶场景到室内场景，具身三维感知系统面对的是更复杂的室内语义，更多样的物体类别和朝向，以及大不相同的感知空间和需求。重新思考其中差异和数据基础，EmbodiedScan 团队构造了一套基于第一视角的多模态全场景三维感知系统/工具包，从数据标注到模型训练，从基准构建到任务评测，以大规模真实场景扫描和面向下游的全面标注为基础，训练出一套可直接部署、且在开放场景表现优异的基础模型，旨在构建一套可量化的、面向通用具身场景的感知系统基准，并希望通过开源推动领域发展。
3D动画效果现在越来越普及，已经被广泛的应用到了各个平台，比如阿里云，华为云，webpack官网等。它可以更接近于真实的展示我们的产品和介绍，带来极强的视觉冲击感。所以说，为了让自己更加优秀，css3 3D动画必不可少。
1.SpecNeRF: Gaussian Directional Encoding for Specular Reflections
近年来，随着自动驾驶和机器人等领域的飞速发展，3D 点云处理得到了学术界和工业界的广泛关注，基于点云的物体识别、检测、分割等任务中涌现出了一大批优越的算法。
Mars3D平台可用于构建无插件、跨操作系统、 跨浏览器的三维 GIS 应用程序。平台使用 WebGL 来进行硬件加速图形化，跨平台、跨浏览器来实现真正的动态大数据三维可视化。通过 Mars3D产品可快速实现浏览器和移动端上美观、流畅的三维地图呈现与空间分析。
文章：Representing 3D sparse map points and lines for camera relocalization
SketchUp草图大师软件主要用于三维建模和渲染，适用于建筑、室内设计、工业设计、景观规划等领域。
用户需要购买名牌香薰，又或者用餐时想吃泰国菜，在庞大、复杂又容易迷路的购物中心，并不是易事。国内购物中心内几乎都遍布了Wi-Fi热点，其实利用Wi-Fi热点进行室内定位和导航，在技术层面已经成熟。
前有DALL.E文本生成图像，现有将文字变成 3D场景。近日，苹果 AI 团队发布最新 AI 模型 GAUDI，它是基于 3D 场景的神经架构 NeRFs，可以根据文字生成 3D 室内场景。
点云是视觉分析和场景理解的典型3D表示。但各种3D场景理解任务仍然缺乏实用和可推广的预训练模型，同时尽管3D点云数据在3D表示中无所不在，但与2D图像数据相比，对3D点云进行标注要困难得多。因此，动机是：正确利用大量未标记的3D点云数据是大规模3D视觉分析和场景理解成功的必要条件。
三维重建是计算机视觉领域的研究重点之一，利用视觉图像中的色彩、纹理、深度等信息进行三维空间中物体的形状和位置信息的恢复，对真实世界环境中的物体进行数字化。利用三维重建技术将目标物体构建为便于处理的数据模型，得到的三维模型能够被应用到后续的不同场景中。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 如今，每隔一段时间就有新的文本生成图像模型释出，个个效果都很强大，每每惊艳众人，这个领域已经是卷上天了。 不过，像 OpenAI 的 DALL-E 2 或谷歌 的 Imagen 等 AI 系统，都只能生成二维图像，如果文字也能变成三维场景，那带来视觉体验势必加倍提升。 现在，来自苹果的 AI 团队推出了 3D 场景生成的最新神经架构—— GAUDI 。 它可以捕捉复杂和逼真的 3D 场景分布，从移动摄像机中进行沉浸式渲染，还能根据文本提示来创建 3D 场景！该模型以 An
随着现在各类带有实时地图的游戏和应用的兴起，LBS已经成为了各类APP开发的风向标，越来越多的开发者和第三方应用选择使用高德提供的LBS工具来实现位置功能。 高德地图SDK 赋能游戏开发者增加更丰富的
计算机视觉社区一直渴望找到一种方法，让计算机和人类都能够理解室内场景的复杂性。通过交互式模拟环境创建了没有真实标签的逼真合成数据集，推动了对这些环境的整体理解的快速进展。
Maya 2023，这是一个业界领先的3D动画软件应用程序，它使从事动画电影、电视节目、视觉效果和视频游戏的视频专业人员能够创建高度专业的三维(3d)动画。
Art Blocks 是第一个专注于可编程生成内容的NFT交易平台，平台内容存储在以太坊区块链上。用户付费后，平台将算法生成作品发送到用户的以太坊账户。作品形式包含静态图像、3D 模型以及各类交互式体验。Art Blocks 的每个输出都不同，在平台上创建的内容类型有无限的可能性。
不同的应用对3D相机各方面性能有不同的要求，包括分辨率、视场角、成像距离、精度、帧率等。如何根据自己的实际需求选择合适的相机，是很多3D视觉产品研发初期就要考虑的问题。室内场景的3D应用相对成熟。结构光相机被广泛应用于工业机械臂的引导；TOF相机与双目相机被广泛应用于消费电子、机器人自动驾驶等。近年来，室外场景的各种3D应用被逐步挖掘出来。户外场景下对各种典型相机的成像效果分析以及它们的适用领域，目前鲜有报道。为了让3D视觉学术研究、产品研发人员对这一问题有基本的了解，本文给出以下4种典型3D相机的成像效果实测：
作者：Zan Gojcic Caifa Zhou Jan D. Wegner Andreas Wieser
本周，CVPR 2024正在美国西雅图拉开序幕。今年CVPR论文投稿数再次创下新纪录，可想而知本届会议的火热。
文章：LiDARTag: A Real-Time Fiducial Tag System for Point Clouds
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备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习。
谷歌宣布将在搜索结果中加入3D模型，而且还可以直接通过AR的形式直接预览，例如在线购物，或者其它娱乐场景。
原文 | 【CVPR2022 Oral】Manhattan-SDF：从多视角图像做三维场景重建
中共中央、国务院在今年12月印发了《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》(下文简称《纲要》)，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。
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