論文の概要: Online Extrinsic Camera Calibration for Temporally Consistent IPM Using Lane Boundary Observations with a Lane Width Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03722v1
• Date: Sun, 9 Aug 2020 13:11:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 04:26:33.315762
• Title: Online Extrinsic Camera Calibration for Temporally Consistent IPM Using Lane Boundary Observations with a Lane Width Prior
• Title（参考訳）: レーン幅に先行した車線境界観測を用いた時間的一貫性のあるipmのためのオンラインextrinsicカメラキャリブレーション
• Authors: Jeong-Kyun Lee and Young-Ki Baik and Hankyu Cho and Seungwoo Yoo
• Abstract要約: 本研究では,道路面からのピッチ,ヨー,ロール角,カメラ高さを逐次駆動シーン画像から推定するオンライン外部カメラキャリブレーション手法を提案する。 合成および実世界のデータセットにおける提案手法の優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1788482285024102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a method for online extrinsic camera calibration, i.e., estimating pitch, yaw, roll angles and camera height from road surface in sequential driving scene images. The proposed method estimates the extrinsic camera parameters in two steps: 1) pitch and yaw angles are estimated simultaneously using a vanishing point computed from a set of lane boundary observations, and then 2) roll angle and camera height are computed by minimizing difference between lane width observations and a lane width prior. The extrinsic camera parameters are sequentially updated using extended Kalman filtering (EKF) and are finally used to generate a temporally consistent bird-eye-view (BEV) image by inverse perspective mapping (IPM). We demonstrate the superiority of the proposed method in synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,道路面からのピッチ,ヨー,ロール角,カメラ高さを逐次駆動シーン画像から推定するオンライン外部カメラキャリブレーション手法を提案する。 提案手法では,2段階のカメラパラメータを推定する。 1)一組の車線境界観測から計算した消滅点を用いてピッチとヨー角を同時に推定する。 2)車線幅観測と車線幅の差を最小化して、ロール角度とカメラ高さを算出する。 外部カメラパラメータは拡張カルマンフィルタリング(EKF)を用いて順次更新され、最終的に逆視点マッピング(IPM)により時間的に一貫した鳥眼ビュー(BEV)画像を生成する。 合成および実世界のデータセットにおける提案手法の優位性を示す。

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