Leveraging 6DoF Pose Foundation Models For Mapping Marine Sediment Burial

📄 arXiv: 2506.10386v1 📥 PDF

作者: Jerry Yan, Chinmay Talegaonkar, Nicholas Antipa, Eric Terrill, Sophia Merrifield

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-12

💡 一句话要点

提出PoseIDON以解决海底沉积物埋藏深度估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 海底埋藏估计 计算机视觉 多视角摄影测量 深度学习 环境评估 非侵入式映射

📋 核心要点

  1. 现有方法在从遥感图像中准确估计海底埋藏深度时面临遮挡、能见度差和物体退化等挑战。
  2. 本文提出的PoseIDON方法结合深度学习与多视角摄影测量，能够有效估计物体的六自由度姿态及海底方向。
  3. 在实验中，该方法对54个物体的埋藏深度估计平均误差仅为10厘米，成功解析出沉积模式。

📝 摘要（中文）

人类物体在海底的埋藏状态为局部沉积动态提供了重要信息，并对生态风险评估、污染物运输及危险材料的恢复或缓解策略至关重要。由于部分遮挡、能见度差和物体退化，从遥感图像中准确估计埋藏深度依然困难。本文提出了一种名为PoseIDON的计算机视觉管道，结合深度基础模型特征与多视角摄影测量，从ROV视频中估计六自由度物体姿态及周围海底的方向。通过将物体的CAD模型与观察到的图像对齐，并拟合海底的局部平面近似，推断埋藏深度。该方法在圣佩德罗盆地的历史海洋倾倒场记录的54个物体（包括桶和弹药）的视频中进行了验证，平均埋藏深度误差约为10厘米，解析出反映潜在沉积运输过程的空间埋藏模式。此方法实现了可扩展的非侵入式海底埋藏映射，支持受污染地点的环境评估。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从遥感图像中准确估计海底埋藏物体的深度问题。现有方法在处理遮挡、能见度差和物体退化时表现不佳，导致估计误差较大。

核心思路：PoseIDON方法通过结合深度基础模型特征与多视角摄影测量，利用ROV视频数据来估计物体的六自由度姿态及周围海底的方向，从而推断埋藏深度。该设计旨在提高埋藏深度估计的准确性和鲁棒性。

技术框架：PoseIDON的整体架构包括数据采集、特征提取、姿态估计和埋藏深度推断四个主要模块。首先，通过ROV获取视频数据；然后，提取深度模型特征；接着，估计物体姿态；最后，结合CAD模型与图像进行埋藏深度推断。

关键创新：该研究的主要创新在于将深度学习与多视角摄影测量相结合，形成了一种新的非侵入式海底埋藏映射方法。这一方法在处理复杂环境下的物体姿态估计时，表现出显著的优势。

关键设计：在技术细节上，PoseIDON使用了特定的损失函数来优化姿态估计，并采用了局部平面近似的方法来拟合海底表面。此外，模型的训练过程中使用了大量的CAD模型数据，以提高其泛化能力。

📊 实验亮点

在实验中，PoseIDON对54个物体的埋藏深度估计平均误差仅为10厘米，显示出其在复杂环境下的高准确性。此外，该方法成功解析出反映沉积运输过程的空间埋藏模式，展示了其在环境评估中的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究在海洋环境监测、污染物评估及生态风险管理等领域具有广泛的应用潜力。通过实现非侵入式的海底埋藏映射，PoseIDON能够为环境科学家提供重要的数据支持，帮助制定有效的恢复和缓解策略，尤其是在处理历史倾倒场所时。未来，该技术可能扩展到其他水下物体监测和环境评估的应用中。

📄 摘要（原文）

The burial state of anthropogenic objects on the seafloor provides insight into localized sedimentation dynamics and is also critical for assessing ecological risks, potential pollutant transport, and the viability of recovery or mitigation strategies for hazardous materials such as munitions. Accurate burial depth estimation from remote imagery remains difficult due to partial occlusion, poor visibility, and object degradation. This work introduces a computer vision pipeline, called PoseIDON, which combines deep foundation model features with multiview photogrammetry to estimate six degrees of freedom object pose and the orientation of the surrounding seafloor from ROV video. Burial depth is inferred by aligning CAD models of the objects with observed imagery and fitting a local planar approximation of the seafloor. The method is validated using footage of 54 objects, including barrels and munitions, recorded at a historic ocean dumpsite in the San Pedro Basin. The model achieves a mean burial depth error of approximately 10 centimeters and resolves spatial burial patterns that reflect underlying sediment transport processes. This approach enables scalable, non-invasive mapping of seafloor burial and supports environmental assessment at contaminated sites.