資産点検のための3D再構成ベンチマーク

概要: 資産管理には、建物、海事船舶、および他の重要な構造物が老朽化するにつれて、保守、修理、評価を支援する正確な3Dモデルが必要です。これらの下流アプリケーションは、資産に近接して行われる空中調査から作成された高忠実度モデルに依存しており、運用者が劣化や損傷を特定・特徴付け、修理を計画することを可能にします。撮影された画像は、隣接するカメラ姿勢間の重なりが高く、ミリメートルスケールで十分なディテールを持ち、反射や透明性といった視覚的外観が難しいことが一般的です。しかし、既存の3D再構成データセットにはこれらの条件の例が欠けており、このタスクの手法をベンチマークすることが困難です。我々は、グラウンドトゥルース深度マップ、カメラ姿勢、およびメッシュモデルを含む新しいデータセットを、シミュレートされた検査軌道と、非ランバート面のシーン内容における表面条件のさまざまなレベルを備えた3つの合成シーンとして提示します。最先端の再構成手法をこのデータセットで評価します。私たちの結果は、現在のアプローチがこの領域に内在する密なキャプチャ軌道と複雑な表面条件に著しく苦戦していることを示しており、重要なスケーラビリティのギャップを露呈し、資産検査における実用的な3D再構成の新しい研究方向を示しています。 プロジェクトページ: https://roboticimaging.org/Projects/asset-inspection-dataset/