研究人员开发了一种新的管线，利用摄影测量法、RGB图像和深度数据生成关键基础设施的基于图的虚拟表示。该方法利用深度学习进行对象检测和分割，并结合用户定义的启发式方法来推断检测到的对象之间的关系。与依赖昂贵激光扫描仪的传统方法相比，该方法旨在更具成本效益，初步结果显示其在液压系统数字孪生等应用方面前景广阔。 AI
影响 为创建关键基础设施的数字孪生提供了一种更易于访问的方法，有可能提高弹性和模拟能力。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了使用计算机视觉技术进行图生成的新管线。
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arXiv:2512.07269v2 Announce Type: replace Abstract: Virtual representations of physical critical infrastructures, such as water or energy plants, are used for simulations and digital twins to ensure resilience and continuity of their services. These models usually require 3D poin…