4、3D变化检测框架介绍

3D变化检测框架介绍

1. 引言

3D变化检测是计算机视觉领域的重要课题之一，尤其在动态环境监测、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。传统的3D变化检测方法主要依赖于几何方法，如通过RGB或深度投影的不一致性图来检测变化。然而，这些方法通常只能检测到表面的变化，对于物体内部或遮挡部分的变化难以准确捕捉。本文将详细介绍一种基于几何变换一致性的3D变化检测框架，该框架能够在不依赖于物体具体定义的前提下，有效发现3D场景中的物体及其变化。

2. 场景描述与初始变化检测

2.1 场景描述

在实际应用中，我们经常遇到这样的场景：有两个3D地图——参考扫描（在时间 ( t_0 ) 记录）和重新扫描（在时间 ( t_1 ) 记录），以及场景的相机姿态。这两个3D地图可以是从激光雷达（LiDAR）、深度相机或其他3D传感器获取的数据。通过这些数据，我们可以构建出一个完整的3D场景模型，并在此基础上进行变化检测。

2.2 初始变化检测

初始变化检测是通过深度图的差异来计算的。具体步骤如下：

1. 深度图获取 ：从参考扫描和重新扫描中获取深度图。
2. 深度图对齐 ：使用相机姿态将两幅深度图对齐。
3. 差异计算 ：计算两幅对齐后的深度图之间的差异，得到初始变化图。

通过上述步骤，我们可以初步检测到场景中发生变化的点，这些点主要勾勒出移动物体的边界。例如，在图1和图2中，最初检测到的点主要集中在移动物体的边缘。