論文の概要: Three-dimensional Damage Visualization of Civil Structures via Gaussian Splatting-enabled Digital Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16713v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 02:36:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.700439
• Title: Three-dimensional Damage Visualization of Civil Structures via Gaussian Splatting-enabled Digital Twins
• Title（参考訳）: ガウススティング対応ディジタル双晶による土木構造物の3次元損傷可視化
• Authors: Shuo Wang, Shuo Wang, Xin Nie, Yasutaka Narazaki, Thomas Matiki, Billie F. Spencer,
• Abstract要約: 近年の土木インフラ検査の進歩は、デジタル双生児の正確な3次元損傷可視化の必要性を浮き彫りにしている。 Neural Radiance Field (NeRF) や Gaussian Splatting (GS) のような現代的なアプローチは、シーン表現、レンダリング品質、特徴のない領域の処理に優れている。 本研究は, 3次元損傷を効果的に可視化するために, GS対応ディジタルツイン方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.234963817678754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in civil infrastructure inspections underscore the need for precise three-dimensional (3D) damage visualization on digital twins, transcending traditional 2D image-based damage identifications. Compared to conventional photogrammetric 3D reconstruction techniques, modern approaches such as Neural Radiance Field (NeRF) and Gaussian Splatting (GS) excel in scene representation, rendering quality, and handling featureless regions. Among them, GS stands out for its efficiency, leveraging discrete anisotropic 3D Gaussians to represent radiance fields, unlike NeRF's continuous implicit model. This study introduces a GS-enabled digital twin method tailored for effective 3D damage visualization. The method's key contributions include: 1) utilizing GS-based 3D reconstruction to visualize 2D damage segmentation results while reducing segmentation errors; 2) developing a multi-scale reconstruction strategy to balance efficiency and damage detail; 3) enabling digital twin updates as damage evolves over time. Demonstrated on an open-source synthetic dataset for post-earthquake inspections, the proposed approach offers a promising solution for comprehensive 3D damage visualization in civil infrastructure digital twins.
• Abstract（参考訳）: 近年の土木インフラ検査の進歩は、デジタル双生児の正確な3次元損傷可視化の必要性を浮き彫りにしており、従来の2次元画像に基づく損傷識別を超越している。 従来の3D再構成技術と比較して,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 (GS) といった現代的な手法は,シーン表現,レンダリング品質,特徴のない領域の処理に優れている。 その中でもGSは、NeRFの連続暗黙のモデルとは異なり、離散異方性3次元ガウス場を放射場を表現するために利用し、その効率を際立たせている。 本研究は, 3次元損傷を効果的に可視化するために, GS対応のディジタルツイン方式を提案する。 主な貢献は以下のとおりである。 1)GSに基づく3次元再構成を用いて2次元損傷分割結果を可視化し,分割誤差を低減させる。 2 効率及び損傷詳細のバランスをとるための大規模復興戦略の策定 3)デジタルツイン更新が可能になった。 地震後の検査のためのオープンソースの合成データセットを実証し、提案手法は、土木インフラのデジタル双生児における包括的3D損傷可視化のための有望なソリューションを提供する。

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