एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Tracking 6DOF
Système de suivi qui capture les six degrés de liberté (trois translations et trois rotations) d'un objet dans l'espace tridimensionnel. Permet un placement réaliste et stable des objets virtuels par rapport au monde réel.
Point Cloud
Ensemble de points dans l'espace 3D utilisés pour représenter la surface d'objets ou d'environnements scannés par des capteurs de profondeur. Constitue la base pour la reconstruction 3D et la détection de surfaces en AR.
Plane Detection
Algorithme d'analyse qui identifie automatiquement les surfaces planes (murs, sols, tables) dans l'environnement réel. Essentiel pour permettre aux utilisateurs de placer des objets virtuels sur des surfaces réelles de manière cohérente.
ARKit
Framework de développement d'Apple pour créer des applications d'augmentation de réalité sur iOS et iPadOS. Intègre des technologies avancées de tracking, de détection de surfaces et d'estimation d'éclairage.
ARCore
Plateforme de développement de Google permettant la création d'applications AR sur Android et iOS. Offre des fonctionnalités de motion tracking, de compréhension environnementale et d'estimation de lumière.
Marker-based AR
Technologie d'AR qui utilise des marqueurs visuels prédéfinis (images ou codes QR) comme points d'ancrage pour superposer du contenu numérique. Plus simple à implémenter mais moins flexible que les approches sans marqueurs.
Markerless AR
Approche d'augmentation de réalité qui ne nécessite pas de marqueurs prédéfinis, utilisant plutôt la reconnaissance d'objets ou la détection de surfaces naturelles. Offre une expérience plus immersive et spontanée pour l'utilisateur.
Surface Reconstruction
Processus algorithmique qui reconstruit des surfaces 3D à partir de données de capteurs ou d'images 2D. Fondamental pour créer des représentations précises de l'environnement en AR et permettre des interactions physiques réalistes.
प्रकाश अनुमान
वातावरण की रोशनी की स्थितियों का रीयल-टाइम विश्लेषण करना ताकि आभासी वस्तुओं की दिखावट को अनुकूलित किया जा सके। यह सुनिश्चित करता है कि बढ़ी हुई सामग्री वास्तविक छाया और प्रतिबिंब के साथ स्वाभाविक रूप से एकीकृत हो।
गहराई सेंसिंग
एक कैप्चर तकनीक जो सेंसर और दृश्य की वस्तुओं के बीच की दूरी को मापती है, वातावरण का एक गहराई मानचित्र बनाती है। AR में यथार्थवादी ओक्लूजन और 3D इंटरैक्शन के लिए आवश्यक।
स्थानिक मैपिंग
आभासी वस्तुओं के साथ इंटरैक्शन को सक्षम करने के लिए आसपास के भौतिक स्थान का 3D प्रतिनिधित्व बनाने की प्रक्रिया। इमर्सिव और संदर्भात्मक AR अनुभवों के लिए आधार प्रदान करता है।
विश्व ट्रैकिंग
एक AR सिस्टम की क्षमता जो प्रारंभिक आंदोलनों से स्वतंत्र रूप से विश्व स्थान में डिवाइस की स्थिति और अभिविन्यास को ट्रैक करती है। वातावरण में आभासी वस्तुओं का स्थायी और सटीक प्लेसमेंट सक्षम करता है।
छवि पहचान
AR अनुभवों को ट्रिगर करने के लिए दृष्टि क्षेत्र में विशिष्ट छवियों की पहचान और विश्लेषण करने की प्रक्रिया। यह डिजिटल सामग्री को वास्तविक दुनिया के वस्तुओं या प्रदर्शनों से जोड़ने की अनुमति देता है।
वस्तु पहचान
वातावरण में विशिष्ट 3D वस्तुओं की पहचान और ट्रैक करने की क्षमता। यह छवि पहचान से भिन्न है क्योंकि यह त्रि-आयामी आयतन और आकारों के साथ काम करता है।
पर्यावरणीय समझ
तकनीकों का एक समूह जो एक AR सिस्टम को वास्तविक समय में भौतिक वातावरण का विश्लेषण और व्याख्या करने की अनुमति देता है। इसमें सतहों का पता लगाना, प्रकाश अनुमान और स्थानिक समझ शामिल है।
सतत AR
विभिन्न सत्रों और एप्लिकेशन पुनरारंभ के बीच आभासी वस्तुओं की स्थिति और स्थिति को बनाए रखने की क्षमता। समय के साथ निरंतर और साझा अनुभवों को सक्षम करता है।
क्लाउड एंकरिंग
AR एंकर बिंदुओं को क्लाउड में सहेजने की तकनीक जो बहु-उपयोगकर्ता और स्थायी अनुभवों के लिए है। विभिन्न उपकरणों के बीच समकालिक AR अनुभवों को साझा करने में सुविधा प्रदान करती है।