AI-система распознавания окружения для AR (Scene Understanding)

ИИ-понимание сцены для AR

AR-приложение должно понять окружение за миллисекунды: где пол, где стены, что за предметы в кадре, как падает свет. Без этого виртуальный объект «плавает» в воздухе, не отбрасывает тени и выглядит неестественно. Scene understanding — фундамент, на котором строится весь AR-опыт.

Компоненты scene understanding

Плоскостная детекция — нахождение горизонтальных и вертикальных плоскостей. ARKit / ARCore делают это из коробки, но для нестандартных поверхностей (наклонные полы, скруглённые стены) нужны кастомные модели.

Depth estimation — оценка глубины из RGB-изображения (monocular depth). Модели: DPT (Dense Prediction Transformer), MiDaS, UniDepth. На устройствах с LiDAR (iPhone Pro, iPad Pro) — fusion RGB + LiDAR для точности ±1-2cm.

Semantic segmentation сцены — какой пиксель принадлежит полу, стене, потолку, мебели. Нужно для корректного occulsion (виртуальный объект прячется за реальным предметом). Модели: SegFormer, Mask2Former, обученные на ADE20K или ScanNet.

3D object detection — не просто bounding box, а 6DoF pose объекта в сцене. FoundationPose, CNOS — работают с CAD-моделями конкретных объектов.

Light estimation — оценка направления и интенсивности освещения для корректных теней AR-объектов. ARKit даёт spherical harmonics освещения из HDR estimate. Нейросетевые подходы: EfficientLit, DiffusionLight — точнее на сложных lighting ситуациях.

SLAM и пространственная привязка

Visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) — основа любого AR: система одновременно строит карту окружения и определяет своё положение в ней.

Классика: ORB-SLAM3 (open source, CPU-friendly). Нейронный SLAM: DROID-SLAM, Point-SLAM — выше точность на сложных текстурах, но требуют GPU.

Для production AR-приложений на смартфонах используем ARKit / ARCore как базу SLAM и добавляем кастомные CV-модели поверх через Metal (iOS) или Vulkan (Android).

// ARKit: получение depth map и plane detection
func session(_ session: ARSession, didUpdate frame: ARFrame) {
    // Depth estimation
    if let depthMap = frame.sceneDepth?.depthMap {
        // CVPixelBuffer с float32 depth values в метрах
        processDepth(depthMap)
    }

    // Semantic segmentation (ARKit 4+)
    if let segBuffer = frame.segmentationBuffer {
        // Маска с классами: floor, wall, seat, window, door, table, face, person
        processSemantics(segBuffer)
    }
}

Occlusion: виртуальный объект за реальным предметом

Это самая заметная «ложь» AR — когда 3D-персонаж проходит сквозь реальный стол. Корректный occlusion требует depth ordering: для каждого пикселя знать, что ближе — виртуальный объект или реальная поверхность.

Решение: depth estimation (LiDAR или нейронная сеть) создаёт occlusion mask. Пиксели, где реальная глубина меньше виртуальной — рендерятся реальными. Это требует корректной синхронизации depth и RGB потоков (timestamp alignment < 5ms).

На устройствах без LiDAR: monocular depth (MiDaS v3.1) + semantics для уточнения границ объектов. Работает хуже, но приемлемо для крупных объектов.

Платформы и инструменты

Сроки разработки

Базовый scene understanding модуль (плоскости + глубина + occlusion): 4–8 недель. Полное semantic понимание сцены с кастомными категориями: 10–16 недель. Стоимость рассчитывается индивидуально.