基于一致多视角聚合的3D场景变化建模
计算机视觉与模式识别
2025-12-30 v1
摘要
变化检测在场景监控、探索和持续重建中发挥着至关重要的作用。现有的3D变化检测方法在检测到的变化中常表现出空间不一致性，且未能显式分离变化前后的状态。为解决这些局限性，我们提出了SCaR-3D，一种新颖的3D场景变化检测框架，能够从密集视角的变化前图像序列和稀疏视角的变化后图像中识别物体级变化。我们的方法包含一个基于符号距离的2D差分模块，随后进行带投票和剪枝的多视角聚合，利用3DGS的一致性来稳健地分离变化前后的状态。我们进一步开发了一种持续场景重建策略，可选择性地更新动态区域同时保留未变化的区域。我们还贡献了CCS3D，一个具有挑战性的合成数据集，允许灵活组合3D变化类型以支持受控评估。大量实验表明，我们的方法同时实现了高精度和高效率，优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2512.22830,
title = {3D Scene Change Modeling With Consistent Multi-View Aggregation},
author = {Zirui Zhou and Junfeng Ni and Shujie Zhang and Yixin Chen and Siyuan Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.22830},
year = {2025}
}