NTR-Gaussian: Nighttime Dynamic Thermal Reconstruction with 4D Gaussian Splatting Based on Thermodynamics
作者: Kun Yang, Yuxiang Liu, Zeyu Cui, Yu Liu, Maojun Zhang, Shen Yan, Qing Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-05
备注: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2025
💡 一句话要点
提出NTR-Gaussian以解决夜间动态热重建问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 热红外成像 动态热重建 热力学参数预测 神经网络 建筑监测 能源管理 环境监测
📋 核心要点
- 现有方法主要集中在静态3D重建，忽视了环境因素对热辐射的影响，无法有效预测温度变化。
- NTR-Gaussian方法将温度视为热辐射，结合对流热传递和辐射散热，利用神经网络预测热力学参数。
- 实验结果显示，NTR-Gaussian在热重建中显著优于其他方法，预测温度误差控制在1摄氏度以内。
📝 摘要（中文）
热红外成像具有全天候能力，能够非侵入性地测量物体表面温度。因此，热红外图像被用于重建准确反映场景温度分布的3D模型，帮助建筑监测和能源管理等应用。然而，现有方法主要集中在单一时间段的静态3D重建，忽视了环境因素对热辐射的影响，无法预测或分析温度随时间的变化。为了解决这些挑战，本文提出了NTR-Gaussian方法，将温度视为热辐射的一种形式，结合了对流热传递和辐射散热等元素。通过神经网络预测发射率、对流热传递系数和热容量等热力学参数，进而准确预测夜间场景中不同时间的热温度。实验表明，NTR-Gaussian在热重建方面显著优于对比方法，预测温度误差在1摄氏度以内。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有静态3D重建方法无法考虑环境因素对热辐射影响的问题，导致无法有效预测夜间场景中的温度变化。
核心思路：NTR-Gaussian方法将温度视为热辐射的一种形式，结合对流热传递和辐射散热，通过神经网络预测热力学参数，从而实现动态热重建。
技术框架：该方法的整体架构包括数据采集、热力学参数预测、温度重建和结果评估四个主要模块，确保了动态场景下的温度预测准确性。
关键创新：NTR-Gaussian的核心创新在于将热辐射与热力学参数结合，利用神经网络进行动态温度预测，这一方法在处理夜间动态热重建时具有显著优势。
关键设计：在网络结构上，采用了特定的损失函数以优化热力学参数的预测，确保了模型在不同环境条件下的鲁棒性和准确性。具体参数设置和网络架构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，NTR-Gaussian在热重建任务中显著优于其他对比方法，预测温度误差控制在1摄氏度以内，展现出良好的性能提升，验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括建筑监测、能源管理、环境监测等，能够为实时温度监测和动态热分析提供有效工具，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Thermal infrared imaging offers the advantage of all-weather capability, enabling non-intrusive measurement of an object's surface temperature. Consequently, thermal infrared images are employed to reconstruct 3D models that accurately reflect the temperature distribution of a scene, aiding in applications such as building monitoring and energy management. However, existing approaches predominantly focus on static 3D reconstruction for a single time period, overlooking the impact of environmental factors on thermal radiation and failing to predict or analyze temperature variations over time. To address these challenges, we propose the NTR-Gaussian method, which treats temperature as a form of thermal radiation, incorporating elements like convective heat transfer and radiative heat dissipation. Our approach utilizes neural networks to predict thermodynamic parameters such as emissivity, convective heat transfer coefficient, and heat capacity. By integrating these predictions, we can accurately forecast thermal temperatures at various times throughout a nighttime scene. Furthermore, we introduce a dynamic dataset specifically for nighttime thermal imagery. Extensive experiments and evaluations demonstrate that NTR-Gaussian significantly outperforms comparison methods in thermal reconstruction, achieving a predicted temperature error within 1 degree Celsius.