論文の概要: GTSM: Gaussian Splatting with Thermal State-Space Dynamics for Spatio-Temporal Thermal Field Reconstruction and Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26918v1
• Date: Sat, 17 Oct 2026 07:48:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.395607
• Title: GTSM: Gaussian Splatting with Thermal State-Space Dynamics for Spatio-Temporal Thermal Field Reconstruction and Prediction
• Title（参考訳）: GTSM:時空間熱場再構成と予測のための熱状態-空間ダイナミクスを用いたガウス散乱
• Abstract要約: 本研究は,2次元観測から4次元時間的熱状態場を直接復元することを目的としている。 本稿では,共有シーンレベルの潜水過程とガウス固有の局所熱状態を通しての熱進化を表現するガウス熱状態モデル(GTSM)を提案する。 実赤外線シークエンスと合成ダイナミックサーマルデータによる実験により, 再構築精度が向上し, 代表ベースラインよりも時間外挿がかなり強くなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.761934348167298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temperature-field reconstruction and prediction are important for condition monitoring, process analysis, and state assessment in industrial and dynamic environments. This work aims to recover a four-dimensional spatio-temporal thermal state field directly from two-dimensional observations, without requiring a predefined 3D model, prescribed thermodynamic equation, or predefined heating/cooling trajectory. To this end, we propose the Gaussian Thermal State-Space Model (GTSM), which represents thermal evolution through a shared scene-level latent process and Gaussian-specific local thermal states. The resulting continuous dynamics are propagated using differentiable RK2 integration, allowing thermal evolution to be inferred from multi-view and multi-temporal observations and continuously extrapolated beyond the observed interval. GTSM is designed as a backbone-agnostic thermal dynamics module for Gaussian representations and can be integrated with both static 3D Gaussian Splatting and dynamic 4D Gaussian Splatting, supporting thermal reconstruction and prediction under both static and time-varying target geometry. The reconstructed representation further enables novel-view thermal rendering and future-time thermal-state prediction. Experiments on real infrared sequences and synthetic dynamic thermal data demonstrate improved reconstruction accuracy and substantially stronger temporal extrapolation than representative baselines, while also validating the applicability of GTSM to deforming targets.
• Abstract（参考訳）: 温度場再構築と予測は, 産業・動的環境における条件モニタリング, プロセス分析, 状態評価に重要である。 本研究の目的は, 予め定義された3次元モデル, 所定の熱力学式, 予め定義された加熱・冷却軌道を必要とせず, 二次元観測から直接4次元時空間熱状態場を復元することである。 そこで本研究では,Gaussian Thermal State-Space Model(GTSM)を提案する。 結果として生じる連続力学は、微分可能なRK2積分を用いて伝播され、多視点および多時間観測から熱進化を推定し、観測間隔を超えて連続的に外挿される。 GTSMは、ガウス表現のバックボーン非依存熱力学モジュールとして設計されており、静的な3次元ガウススプラッティングと動的4次元ガウススプラッティングの両方と統合することができ、静的かつ時間変化したターゲット幾何の下での熱再構成と予測をサポートする。 再構成された表現により、新しい視点のサーマルレンダリングと将来のサーマルステート予測が可能になる。 実赤外線シークエンスと合成ダイナミックサーマルデータを用いた実験により、再構成精度が向上し、典型的なベースラインよりも時間外挿がかなり強く、また、GTSMの変形目標への適用性も検証された。

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