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Contribution Details
| Type | Bachelor's Thesis |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | Reconstructing Office Environments in VR from Point Cloud Data Sets |
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| Authors |
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| Language |
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| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Business, Economics and Informatics |
| Date | 2021 |
| Abstract Text | Virtual reality enables a far more immersive experience than a visualization on a 2D screen. Moreover, the representation of data distributed over the three spatial dimensions can be perceived in a very intuitive way. The goal of this work is to illustrate the representation of segmented point clouds as well as to present possibilities for interactions with point clouds in VR. Furthermore, the process which integrates the raw data of a 3D scan into a VR application shall be automated. In particular, the immersive experience is enhanced by having the user physically located in the corresponding space from which their scanned data is viewed. The final result is achieved by training a neural network with a dataset that includes scans of office spaces. After preprocessing the data from a point cloud scan of an office, it can be segmented using the trained network. Finally, the segmented data is rendered in a game engine so that it can be viewed and interacted with in virtual reality. Thus, the segmentation can be visualized and serves as the basis for interactive elements that creates an inspiring or game-like experience. |
| Zusammenfassung | Die virtuelle Realität ermöglicht ein weitaus immersiveres Erlebnis als eine Visualisierung auf einem 2D-Bildschirm. Darüber hinaus kann die Darstellung von Daten, die über die drei räumlichen Dimensionen verteilt wurden, auf eine sehr intuitive Art und Weise wahrgenommen werden. Ziel dieser Arbeit ist es, die Darstellung von segmentierten Punktwolken zu veranschaulichen sowie Möglichkeiten zur Interaktion in VR zu präsentieren. Zudem soll der Prozess, welcher die Rohdaten eines 3D Scans in eine VR Applikation integriert, automatisiert werden. Das immersive Erlebnis wird insbesondere dadurch verstärkt, indem der Benutzer sich physisch im entsprechenden Raum befindet, von dem aus dessen gescannte Daten betrachtet werden. Das Endergebnis wird erreicht, indem ein neuronales Netzwerk mit einem Datensatz trainiert wird, der Scans von Büroräumlichkeiten beinhaltet. Nachdem weitere Daten eines Punktwolken-Scans aus einem Büro vorverarbeitet wurden, können sie mit Hilfe des trainierten Netzwerks segmentiert werden. Schliesslich werden die segmentierten Daten in einer Game-Engine gerendert, damit diese in der virtuellen Realität betrachtet werden können und mit ihnen interagiert werden kann. Somit kann die Segmentierung visualisiert werden und dient als Grundlage für interaktive Elemente, die eine inspirierende oder spielerische Erfahrung schaffen. |
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