【3D图像技术分析与实现】如何进行基于3DGS的城市道路重建？

基于3D Gaussian Splatting（3DGS）的城市街道三维重建是当前计算机视觉与图形学的研究热点，尤其适合处理大规模、细节丰富的室外场景。以下从方法原理、算法设计、数据集构建和模型微调四个方面展开说明：

一、基于3DGS的城市街道重建方法概述

3DGS的核心是用大量三维高斯分布（而非传统网格或点云）表示场景，通过优化高斯参数（位置、颜色、尺度、旋转等）实现高效渲染与精确重建。针对城市街道这类大型复杂场景，现有方法主要在大规模场景适配和细节保留两方面进行扩展，典型思路包括：

1. 分层/分区3DGS
   城市街道范围大（数公里级），直接用单一3DGS模型会导致高斯数量爆炸（百万至亿级），计算和存储成本极高。因此，主流方法采用空间分区策略：

   • 用八叉树或网格将场景划分为多个子区域（如10m×10m×5m的立方体），每个子区域独立优化高斯集合；
   • 渲染时仅加载视锥体范围内的子区域高斯，大幅降低实时渲染的计算量。
     代表工作：如《UrbanGS: Efficient 3D Gaussian Splatting for Large-Scale Urban Scenes》（假设命名）通过分层管理实现城市级场景的实时重建与渲染。

2. 动态物体剔除与静态场景提纯
   城市街道存在大量动态物体（行人、车辆、落叶等），会干扰静态结构（建筑、道路、路灯）的重建。方法通常结合：

   • 多帧时序一致性检测：通过相邻帧差异识别动态区域，在高斯优化中降低其权重；
   • 语义分割辅助：用预训练模型（如Mas