本文内容来源于《测绘通报》2026年第7期,审图号:GS京(2026)1724号
基于三维高斯溅射不确定性的复杂建筑重建优化
李游1, 陈聪1, 汤圣君2, 李汭1, 郭仁忠2
1. 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳), 广东 深圳 518107;
2. 深圳大学建筑与城市规划学院智慧城市研究院, 广东 深圳 518060
基金项目:广东省自然科学基金(2023A1515010717;2024A1515030061);国家自然科学基金(41901329;42471442);国家重点研发计划(2022YFC3800602)
关键词:三维重建, 不确定性, 三维高斯溅射, 费舍尔信息, 视图规划
引文格式:李游, 陈聪, 汤圣君,等. 基于三维高斯溅射不确定性的复杂建筑重建优化[J]. 测绘通报, 2026(7): 96-103.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2026.0714 .
摘要
摘要 :[目的] 三维高斯溅射(3DGS)技术为高效、高逼真三维重建提供了新范式。在资源受限条件下,通过规划有限的视角进行补充采样,是缓解三维场景不确定性、提升其重建质量的有效手段。然而,当前研究还存在缺乏全局场景信息引导和不确定性估计局限于单一视角等问题,导致全局批量视角规划受限,限制了在其大范围自动数据采集与重建中的应用。[方法] 本文针对3DGS引入费舍尔信息,构建一种结合颜色与深度渲染梯度的场景不确定性建模方法,实现场景级不确定性估计;设计全局不确定性引导的批量视角规划策略,单次实现大范围场景的高效全局视角规划。[结果] 针对若干典型不同建筑场景的试验表明,本文提出的不确定性引导的批量视角规划方法在减少数据采集量、提升建筑重建完整性和效率方面具有显著优势。[结论] 本文实现了以最小的资源投入实现重建质量的最大化提升,提高了资源受限情况下大规模场景高逼真重建的效率,为实时环境感知与数字孪生等应用提供了技术支撑。
正文
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
作者简介
作者简介:李游(1988—),男,博士,副研究员,研究方向为城市三维重建。
E-mail:liyou@gml.ac.cn
通信作者:郭仁忠。
E-mail:guorz@szu.edu.cn
来源:智绘科服
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.