論文の概要: Thermoxels: a voxel-based method to generate simulation-ready 3D thermal models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04448v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 11:37:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:09:50.963780
• Title: Thermoxels: a voxel-based method to generate simulation-ready 3D thermal models
• Title（参考訳）: Thermoxels:シミュレーション可能な3次元熱モデルを生成するボクセルベースの方法
• Authors: Etienne Chassaing, Florent Forest, Olga Fink, Malcolm Mielle,
• Abstract要約: Thermoxelsは、スパース画像からFAA互換モデルを生成できる新しいボクセルベースの手法である。 本稿では,3次元シーンのRGB+サーマルメッシュを生成するサーモクセルの能力について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.66229031510643
• License:
• Abstract: In the European Union, buildings account for 42% of energy use and 35% of greenhouse gas emissions. Since most existing buildings will still be in use by 2050, retrofitting is crucial for emissions reduction. However, current building assessment methods rely mainly on qualitative thermal imaging, which limits data-driven decisions for energy savings. On the other hand, quantitative assessments using finite element analysis (FEA) offer precise insights but require manual CAD design, which is tedious and error-prone. Recent advances in 3D reconstruction, such as Neural Radiance Fields (NeRF) and Gaussian Splatting, enable precise 3D modeling from sparse images but lack clearly defined volumes and the interfaces between them needed for FEA. We propose Thermoxels, a novel voxel-based method able to generate FEA-compatible models, including both geometry and temperature, from a sparse set of RGB and thermal images. Using pairs of RGB and thermal images as input, Thermoxels represents a scene's geometry as a set of voxels comprising color and temperature information. After optimization, a simple process is used to transform Thermoxels' models into tetrahedral meshes compatible with FEA. We demonstrate Thermoxels' capability to generate RGB+Thermal meshes of 3D scenes, surpassing other state-of-the-art methods. To showcase the practical applications of Thermoxels' models, we conduct a simple heat conduction simulation using FEA, achieving convergence from an initial state defined by Thermoxels' thermal reconstruction. Additionally, we compare Thermoxels' image synthesis abilities with current state-of-the-art methods, showing competitive results, and discuss the limitations of existing metrics in assessing mesh quality.
• Abstract（参考訳）: 欧州連合では、建物がエネルギー使用の42%、温室効果ガスの35%を占める。 既存の建物の多くは2050年までにも使われ続けるので、排ガス削減にはレトロフィッティングが不可欠である。 しかし、現在の建物評価手法は主に定性的熱画像に依存しており、これは省エネのためのデータ駆動型決定を制限する。 一方、有限要素解析(FEA)を用いた定量的評価は正確な洞察を提供するが、手動CAD設計が必要である。 ニューラルレイディアンス・フィールド(NeRF)やガウス・スプラッティング(Gaussian Splatting)といった最近の3次元再構成技術は、スパース画像からの正確な3次元モデリングを可能にするが、FEAに必要なボリュームとインターフェースは明確に定義されていない。 RGBと熱画像の粗い集合から、幾何と温度の両方を含むFAA互換モデルを生成することのできる、新しいボクセルベースのサーモクセル法を提案する。 RGBと熱画像のペアを入力として、サーモクセルは、色と温度の情報からなるボクセルのセットとしてシーンの幾何学を表現する。 最適化後、簡単なプロセスを使用して、サーモクセルのモデルをFAAと互換性のある四面体メッシュに変換する。 本稿では,3次元シーンのRGB+サーマルメッシュを生成するサーモクセルの能力について述べる。 本研究では, サーモクセルモデルの適用を実証するため, FEAを用いた簡単な熱伝導シミュレーションを行い, サーモクセルの熱再構成で定義された初期状態からの収束を実現する。 さらに,Hyrmoxelsの画像合成能力と現在の最先端手法を比較し,競合する結果を示し,メッシュの品質評価における既存のメトリクスの限界について議論する。

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