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在這份專利當(dāng)中，蘋果表示，涉及圖像分析的計算機視覺方法經(jīng)常被用于導(dǎo)航、物體識別、3D重建、相機姿勢估計和增強現(xiàn)實應(yīng)用中，但是在至少有一個真實物體在移動的動態(tài)環(huán)境中使用相機姿勢估計、物體識別、物體跟蹤、同步定位和跟蹤(SLAM)或結(jié)構(gòu)-運動(SfM)算法時，算法的精度往往會大大降低，盡管在實際算法中采用了強大的優(yōu)化技術(shù)，但還是經(jīng)常出現(xiàn)跟蹤失敗。很明顯，由此產(chǎn)生的問題是，AR在試圖將虛擬物體定位在真實環(huán)境中時，會出錯。蘋果表示，其實問題還在于更深層次的地方，所以解決方案也必須如此。

這是因為各種這樣的計算機視覺算法都假設(shè)了一個靜態(tài)的環(huán)境，場景中唯一移動的物體就是攝像頭本身，而攝像頭的姿勢可能會被追蹤。這個假設(shè)常常被打破，因為在許多場景中，各種移動的物體都可能出現(xiàn)在相機的觀察范圍內(nèi)。因此，任何AR系統(tǒng)都會擁有關(guān)于自身的所有可能的定位細節(jié)，它們來自于頭顯或者頭顯上的攝像頭，但追蹤其他一切都很困難。而之所以困難，是由于包括數(shù)據(jù)處理在內(nèi)的一系列問題引發(fā)。

在目前的技術(shù)水平中，存在許多用于檢測和分割場景中動態(tài)（即移動）物體的算法，然而，這種方法通常計算成本很高，并且依賴于運動分割和/或光流技術(shù)。蘋果的解決方案是用依靠熱成像或紅外線的攝像頭來增強AR視覺攝像頭，可以使用場景中真實物體的熱屬性，以提高計算機視覺算法的準確性。另外，熱成像的使用意味著蘋果AR不會那么依賴在光線完全充足的情況下使用。