"无监督深度学习在土木工程三维重建中的应用创新与挑战"

基于无监督深度学习的土木工程场景三维重建摘要 三维重建是计算机视觉和土木工程领域的重点研究课题，其高效、高质量的重建成果对土木工程数字化转型具有重要意义。传统的土木工程领域依赖昂贵且复杂的三维激光扫描仪实现三维重建，但该技术严重依赖专业技术人员，且在大体量的土木工程项目中难以普遍适用。随着深度学习技术的发展和其在计算机视觉领域的应用，深度学习方法在多视点三维重建领域展现出了极大的潜力，然而现有方法强烈依赖有真值的数据集进行训练，导致在无法精确获取真值的土木工程大规模场景中难以适用。因此，本文针对上述问题，基于无监督学习对多视点三维重建方法进行改进，利用鲁棒的光度一致性作为监督信号，并嫁接现有深度学习网络进行无监督深度学习方法的尝试。 本文的主要创新点包括：①本文通过鲁棒的光度一致性构建无监督多视点三维重建神经网络，并结合结构化相似性损失和深度图梯度感知平滑损失指导模型；②本文通过 top-K 策略隐式地获取像素级深度一致性，并提出了一种自适应的深度平滑策略，以提高重建结果的准确性和稳定性。通过实验与对比测试，本文所提出的无监督深度学习方法在土木工程场景的三维重建中取得了较好的效果，不仅提高了重建质量，同时也降低了依赖专业技术人员的程度，对于土木工程领域的数字化转型具有实际意义。 未来的研究方向包括：进一步提高无监督深度学习方法的鲁棒性，探索更多的监督信号和损失函数用于指导三维重建网络的训练；优化网络结构，提高重建效率；拓展应用范围，将无监督深度学习方法应用于更多土木工程场景的三维重建中，为土木工程数字化转型提供更多有效的技术手段。 综上所述，本文以无监督深度学习为基础，利用鲁棒的光度一致性作为监督信号，对土木工程场景的三维重建进行了有效探索与改进，并取得了明显的成效。该研究对土木工程领域的数字化转型具有重要意义，为实现高效、高质量的三维重建结果提供了一种新的技术途径和解决方案。