論文の概要: 3D Gaussian Splatting against Moving Objects for High-Fidelity Street Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12001v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 05:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 10:31:44.924226
• Title: 3D Gaussian Splatting against Moving Objects for High-Fidelity Street Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: 高忠実ストリートシーン再構成のための移動物体に対する3次元ガウス散乱
• Authors: Peizhen Zheng, Longfei Wei, Dongjing Jiang, Jianfei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ダイナミックストリートシーン再構築のための新しい3次元ガウス点分布法を提案する。 提案手法では,高忠実度な静的シーンを保存しながらオブジェクトの移動を除去する。 実験により, 大規模動的環境における再現性の向上, レンダリング性能の向上, 適応性の向上が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2603104712715607
• License:
• Abstract: The accurate reconstruction of dynamic street scenes is critical for applications in autonomous driving, augmented reality, and virtual reality. Traditional methods relying on dense point clouds and triangular meshes struggle with moving objects, occlusions, and real-time processing constraints, limiting their effectiveness in complex urban environments. While multi-view stereo and neural radiance fields have advanced 3D reconstruction, they face challenges in computational efficiency and handling scene dynamics. This paper proposes a novel 3D Gaussian point distribution method for dynamic street scene reconstruction. Our approach introduces an adaptive transparency mechanism that eliminates moving objects while preserving high-fidelity static scene details. Additionally, iterative refinement of Gaussian point distribution enhances geometric accuracy and texture representation. We integrate directional encoding with spatial position optimization to optimize storage and rendering efficiency, reducing redundancy while maintaining scene integrity. Experimental results demonstrate that our method achieves high reconstruction quality, improved rendering performance, and adaptability in large-scale dynamic environments. These contributions establish a robust framework for real-time, high-precision 3D reconstruction, advancing the practicality of dynamic scene modeling across multiple applications.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックストリートシーンの正確な再構築は、自動運転、拡張現実、バーチャルリアリティーの応用において重要である。 従来の方法では、高密度の点雲と三角形のメッシュは、動く物体、閉塞物、リアルタイム処理の制約に悩まされており、複雑な都市環境での有効性を制限している。 多視点ステレオおよびニューラルラディアンス場は3次元再構成が進んでいるが、計算効率とシーンの動的処理の課題に直面している。 本稿では,ダイナミックストリートシーン再構築のための新しい3次元ガウス点分布法を提案する。 提案手法では,高忠実度な静的シーンを保ちながら移動物体を除去する適応透過機構を導入する。 さらに、ガウス点分布の反復的改善により、幾何学的精度とテクスチャ表現が向上する。 我々は、方向符号化と空間的位置最適化を統合し、ストレージとレンダリング効率を最適化し、シーンの整合性を保ちながら冗長性を低減した。 実験により, 大規模動的環境における再現性の向上, レンダリング性能の向上, 適応性の向上が示された。 これらの貢献により、リアルタイムで高精度な3D再構成のための堅牢なフレームワークが確立され、複数のアプリケーションにまたがる動的シーンモデリングの実践性が向上する。

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