論文の概要: Comparative evaluation of photogrammetric reconstruction methods and 3D Gaussian Splatting for road surface roughness analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29452v1
- Date: Thu, 28 May 2026 06:47:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.863992
- Title: Comparative evaluation of photogrammetric reconstruction methods and 3D Gaussian Splatting for road surface roughness analysis
- Title（参考訳）: 路面粗さ解析のための光グラム再構成法と3次元ガウス平滑化法の比較評価
- Authors: Marouane Elmegdar, Teng Xiao,
- Abstract要約: COLMAPはマイクロテクスチャに対して高い感度を提供する一方、Meshroomは緩やかな粗さの変化を伴うバランスの取れた再構成を提供する。
メタシェイプは内部のフィルターによって最も滑らかな形状を発生し、3DGSは目に見えない不規則さを捉えるが、高いノイズと低い密度を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.16765798225285
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image-based 3D reconstruction offers a low-cost alternative to traditional sensor-based techniques for road surface assessment. This study compares four reconstruction pipelines--COLMAP, Meshroom, Metashape, and 3D Gaussian Splatting (3DGS)--to evaluate their ability to estimate road surface roughness from smartphone imagery. All point clouds were processed in CloudCompare using a consistent workflow involving orientation alignment, segmentation, normal estimation, and roughness computation at neighborhood radiuses of 0.2, 0.4, and 0.6 model units. The results show that COLMAP provides the highest sensitivity to micro-texture, while Meshroom yields balanced reconstructions with moderate roughness variation. Metashape produces the smoothest geometry due to its internal filtering, and 3DGS captures visible irregularities but exhibits higher noise and lower density. The comparison demonstrates that open-source pipelines are viable for relative roughness evaluation, offering a practical approach for low-cost pavement monitoring.
- Abstract（参考訳）: 画像に基づく3D再構成は、従来のセンサによる道路表面評価技術に代わる低コストな代替手段を提供する。
本研究では,COLMAP,Meshroom,Metashape,3D Gaussian Splatting(3DGS)の4つの再構成パイプラインを比較し,スマートフォン画像から路面粗さを推定する能力を評価する。
すべての点雲はCloudCompareで、方向アライメント、セグメンテーション、正規推定、および近辺半径0.2、0.4、0.6の粗さ計算を含む一貫したワークフローを使用して処理された。
その結果,COLMAPはマイクロテクスチャに対して高い感度を示し,Meshroomは緩やかな粗さ変化を伴うバランスの取れた再構成を行うことがわかった。
メタシェイプは内部のフィルターによって最も滑らかな形状を発生し、3DGSは目に見えない不規則さを捉えるが、高いノイズと低い密度を示す。
この比較は、オープンソースのパイプラインが比較的粗さ評価に有効であることを示し、低コストの舗装モニタリングに実用的なアプローチを提供する。
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