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本文提出FastFlowGS，一种面向流式4D重建的高斯泼溅方法，旨在解决稀疏固定外部相机环下快速运动目标的实时重建难题。该方法将稀疏匹配、半稠密轨迹与稠密光流三种信号分别提升至三维并赋予几何不确定性，再通过类卡尔曼滤波的时间更新进行融合。为填补该场景缺乏评测基准的空白，作者同时构建了Monaco4D——基于虚幻引擎5的光真实感高速户外重建基准，提供不同光照条件下赛道旁、车载与无人机视角的一级方程式序列及稠密真值。实验显示，在CMU-Panoptic数据集上，FastFlowGS的VMAF指标超出最强基线12.6%，效率提升35%；在现有流式方法严重退化的Monaco4D上，其动态区域PSNR最高提升18.6%，单帧优化时间减少28.3%。该工作首次将流式4D重建拓展至高速户外场景，为体育赛事等实际观赛需求提供了方法与评测基础。

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