論文の概要: Real-Time Camera Pose Estimation for Sports Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14109v1
• Date: Tue, 31 Mar 2020 11:27:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 01:25:15.296063
• Title: Real-Time Camera Pose Estimation for Sports Fields
• Title（参考訳）: スポーツ分野におけるリアルタイムカメラポーズ推定
• Authors: Leonardo Citraro, Pablo M\'arquez-Neila, Stefano Savar\`e, Vivek Jayaram, Charles Dubout, F\'elix Renaut, Andr\'es Hasfura, Horesh Ben Shitrit, Pascal Fua
• Abstract要約: 画像中の特定のキーポイントの正確な位置同定とロバスト同定を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,地平面の位置を仮定して,フィールドラインとプレーヤの画像位置の両方を利用する。 サッカー、バスケットボール、バレーボールのベンチマークデータセットに挑戦する上で、その効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.50671336931042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given an image sequence featuring a portion of a sports field filmed by a moving and uncalibrated camera, such as the one of the smartphones, our goal is to compute automatically in real time the focal length and extrinsic camera parameters for each image in the sequence without using a priori knowledges of the position and orientation of the camera. To this end, we propose a novel framework that combines accurate localization and robust identification of specific keypoints in the image by using a fully convolutional deep architecture. Our algorithm exploits both the field lines and the players' image locations, assuming their ground plane positions to be given, to achieve accuracy and robustness that is beyond the current state of the art. We will demonstrate its effectiveness on challenging soccer, basketball, and volleyball benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: スマートフォン等の移動及び非対応カメラで撮影されたスポーツフィールドの一部を特徴とする画像シーケンスを考えると、カメラの位置及び向きの事前知識を使わずに、シーケンス内の各画像の焦点距離及び外部カメラパラメータをリアルタイムに自動計算することが目的である。 そこで本研究では,画像中の特定のキーポイントの正確な局所化とロバストな識別を,完全な畳み込み深層構造を用いて組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 このアルゴリズムは, フィールドラインとプレーヤのイメージ位置の両方を利用して, グランドプレーンの位置が与えられることを想定し, 精度とロバスト性を実現している。 我々は,サッカー,バスケットボール,バレーボールのベンチマークデータセットに対して,その効果を示す。

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