探究具备语义特性的增强式3D高斯泼溅技术

如今，功能强大的人工智能模型可以清晰地识别和标注二维照片中的物体。你可以向这些模型展示一张照片，它们就能立即识别出椅子、桌子、门等等。然而，在3D场景中，这种理解能力却远远落后。

因此，曾在慕尼黑工业大学攻读博士学位的机器学习专家、NavVis公司的Manuel Dahnert博士提出了这样一个问题：我们能否将二维知识转移到三维环境中，特别是三维高斯泼溅模型当中，这样用户就可以与物体而不仅仅是几何体进行交互？

3D高斯泼溅技术将场景建模为成千上万个重叠的彩色椭球体，而不是数百万个离散点。每个椭球体都有尺寸、颜色和深度，因此更容易与来自NavVis扫描设备的原始图像建立联系。

这种结构还能将二维图像中的语义标签更自然地转换到三维图像中。它还能使文件更轻、渲染更快，并支持更平滑的表面和遮挡物，同时保留原始NavVis点云，以便进行精确测量。简而言之：3D高斯泼溅技术为增加三维数据的意义提供了更具表现力和更高效的基础。

需要说明的是，3D高斯泼溅技术虽然在三维空间可视化方面表现优异，但是却不适合对数据精度要求较高的应用场景。在需要测绘级精度的数据进行各类建模应用时，高质量的三维点云数据仍然是不可或缺的。 

在Dahnert博士的原型系统中，不同类型的物体始终显示为不同的颜色。所有椅子都显示为一种颜色，桌子显示为另一种颜色，而门则显示为另一种颜色。虽然还不能添加基于文本的查询，但结果清楚地表明了这种方法的潜力，它使数字场景变得不仅仅逼真，而且具有语义特性。

三维场景中的语义理解带来了许多可能性。想象一下，在一栋建筑的数字孪生模型中穿行并快速过滤，只看到消防安全设备。或者，让施工经理可以快速识别在建建筑的哪些部分与其BIM模型相匹配或不同(考虑到3D高斯泼溅模型的精度达不到测绘级别，这里仅仅指的是外形粗略对比)。这些功能可以为施工、设施管理和安全检查等行业节省大量时间和精力。

换句话说，我们相信，将数字空间与语义理解相结合，可以带来更智能的导航、更快的搜索和更好的决策。