面向海事态势感知的3D地图自动遮挡去除

我们引入一种更新3D地理空间模型的新方法，专门针对大规模海事环境中的遮挡去除。传统3D重建技术常因车辆或船舶等动态物体遮挡真实环境而面临问题，导致模型不准确或需要大量人工编辑。我们的方法利用深度学习技术，包括实例分割和生成式修复，直接修改3D网格的纹理和几何，而无需昂贵的重新处理。通过选择性针对遮挡物体并保留静态元素，该方法同时提升了几何与视觉准确性。该方法不仅保留了地图数据的结构与纹理细节，还保持与当前地理空间标准的兼容性，确保在多样化数据集上的稳健性能。结果表明，3D模型的保真度得到显著提升，使该方法高度适用于海事态势感知及辅助信息的动态显示。