Texture2LoD3: Enabling LoD3 Building Reconstruction With Panoramic Images

要約

表面再構成の最近の進歩にもかかわらず、詳細レベル（LOD）3建物の再建は未解決の課題のままです。
主な問題は、ジオレフェンス、水密幾何学、ファサードセマンティクス、および非構造化されていないメッシュ指向モデルを対照的なコアフェルフェンス、水密度幾何学、ファサードセマンティクス、および低ポリの表現を必要とするオブジェクト指向のモデリングパラダイムに関連しています。
Texture2Lod3では、3Dビルディングモデルの普及とパノラマのストリートレベルの画像の遍在性を活用する新しい方法を導入し、LOD3ビルディングモデルの再構築を可能にします。
以前の低いデテールビルディングモデルは、矯正路面レベルのパノラマ画像の有効な平面ターゲットとして役立つことがわかります。
さらに、正確にテクスチャの低いレベルの建物表面にセグメンテーションを展開することは、LOD3再建のための重要な地理参照、水密幾何学、および低極表現の維持をサポートします。
LOD3検証データがない場合、RELOD3データセットをさらに導入します。この方法では、この方法がファサードセグメンテーションの精度が11％改善され、費用のかかる手動投影に取って代わることができることを実験的に実証します。
Texture2Lod3は、LOD3モデルの採用を拡大し、太陽電位の構築を推定するためのアプリケーションを開設したり、自律運転シミュレーションを強化することができると考えています。
プロジェクトWebサイト、コード、およびデータは、https：//wenzhaotang.github.io/texture2lod3/で入手できます。

要約(オリジナル)

Despite recent advancements in surface reconstruction, Level of Detail (LoD) 3 building reconstruction remains an unresolved challenge. The main issue pertains to the object-oriented modelling paradigm, which requires georeferencing, watertight geometry, facade semantics, and low-poly representation — Contrasting unstructured mesh-oriented models. In Texture2LoD3, we introduce a novel method leveraging the ubiquity of 3D building model priors and panoramic street-level images, enabling the reconstruction of LoD3 building models. We observe that prior low-detail building models can serve as valid planar targets for ortho-rectifying street-level panoramic images. Moreover, deploying segmentation on accurately textured low-level building surfaces supports maintaining essential georeferencing, watertight geometry, and low-poly representation for LoD3 reconstruction. In the absence of LoD3 validation data, we additionally introduce the ReLoD3 dataset, on which we experimentally demonstrate that our method leads to improved facade segmentation accuracy by 11% and can replace costly manual projections. We believe that Texture2LoD3 can scale the adoption of LoD3 models, opening applications in estimating building solar potential or enhancing autonomous driving simulations. The project website, code, and data are available here: https://wenzhaotang.github.io/Texture2LoD3/.

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