面向增强现实虚实融合的遮挡识别研究的任务书任务书课题名称：面向增强现实虚实融合的遮挡识别研究一、研究背景近年来，随着计算机视觉技术和虚拟现实技术的迅猛发展，增强现实技术在各种应用场景中得到了广泛的应用，如游戏、教育、医疗等。增强现实的应用需要实现虚实融合，即在真实环境中添加虚拟的三维模型，但是虚拟模型与真实环境之间可能存在相互遮挡的情况，导致用户无法正常体验应用。因此，在增强现实虚实融合的场景中，遮挡的准确识别和处理至关重要。目前遮挡识别的研究主要集中在传统的计算机视觉领域，但是针对增强现实领域的遮挡识别研究尚少。二、研究目的本课题旨在研究面向增强现实虚实融合的遮挡识别技术，采用深度学习和计算机视觉技术，实现对增强现实场景中的遮挡物进行准确的识别和处理，提高增强现实应用的真实性和用户体验。三、研究内容1.增强现实虚实融合的场景模拟与数据采集。通过虚拟现实技术模拟增强现实虚实融合场景，使用深度相机等设备采集场景数据，并构建适合的数据集。2.深度学习算法的研究。选取合适的深度学习算法，对场景数据进行训练和优化，实现对遮挡物的准确识别和处理，同时实现实时性要求。3.计算机视觉技术的研究。针对遮挡物的处理，结合传统的计算机视觉技术，提高遮挡物的准确性和处理效果。4.系统实现和评估。实现研究成果，对增强现实场景下的遮挡物进行实时识别和处理，测试系统性能和效果，进一步优化算法和技术。四、研究方案1.场景模拟和数据采集：利用Unity等虚拟现实引擎模拟增强现实虚实融合场景，使用深度相机等设备采集场景数据，并进行数据清洗和预处理。2.深度学习算法的研究：选择现有的深度学习框架如PyTorch、TensorFlow等，选取合适的模型如MaskR-CNN、YOLOv3等进行训练和优化，实现对遮挡物的准确识别和处理，并实现实时性要求。3.计算机视觉技术的研究：参照现有的遮挡处理算法，如深度图像法、部分可见图像法等，结合研究成果对遮挡物进行进一步处理和优化。4.系统实现和评估：基于研究成果实现遮挡识别系统并进行实验评估，测试系统的准确性和实时性要求。五、预期成果1.增强现实虚实融合场景遮挡识别的研究成果，包括论文和专利。2.面向增强现实虚实融合场景的遮挡识别系统，能够实现遮挡物的准确识别和处理，并实现实时性要求。3.实验结果和性能评估报告，包括算法准确率、响应时间、系统鲁棒性等指标的评估报告。六、进度安排1.前期准备阶段（2个月），包括场景模拟和数据采集、算法选择和研究方案的确定等。2.算法研究和调优阶段（6个月），包括深度学习算法和计算机视觉技术的研究、系统实现等。3.系统评测和报告撰写阶段（2个月），包括实验评估、性能测试和分析、论文和专利申请等工作。七、经费预算本课题所需经费主要用于设备采购和论文发表等，预计需要40万元左右。八、研究团队本课题的研究团队由博士和硕士研究生组成，团队成员具有计算机视觉领域和虚拟现实技术方面的研究经验和实践能力。团队将充分发挥成员的个人智慧和团队合作精神，共同完成本课题的研究工作。