論文の概要: CenterLoc3D: Monocular 3D Vehicle Localization Network for Roadside
Surveillance Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14550v1
- Date: Mon, 28 Mar 2022 07:47:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-29 13:06:01.925761
- Title: CenterLoc3D: Monocular 3D Vehicle Localization Network for Roadside
Surveillance Cameras
- Title(参考訳): CenterLoc3D:道路監視カメラのための単眼3D車両位置決めネットワーク
- Authors: Tang Xinyao and Song Huansheng and Wang Wei and Zhao Chunhui
- Abstract要約: 路面単眼カメラのための3次元車両位置決めネットワークCenterLoc3Dを提案する。
提案手法は高精度でリアルタイムな性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Monocular 3D vehicle localization is an important task in Intelligent
Transportation System (ITS) and Cooperative Vehicle Infrastructure System
(CVIS), which is usually achieved by monocular 3D vehicle detection. However,
depth information cannot be obtained directly by monocular cameras due to the
inherent imaging mechanism, resulting in more challenging monocular 3D tasks.
Most of the current monocular 3D vehicle detection methods leverage 2D
detectors and additional geometric modules, which reduces the efficiency. In
this paper, we propose a 3D vehicle localization network CenterLoc3D for
roadside monocular cameras, which directly predicts centroid and eight vertexes
in image space, and dimension of 3D bounding boxes without 2D detectors. In
order to improve the precision of 3D vehicle localization, we propose a
weighted-fusion module and a loss with spatial constraints embedding in
CenterLoc3D. Firstly, the transformation matrix between 2D image space and 3D
world space is solved by camera calibration. Secondly, vehicle type, centroid,
eight vertexes and dimension of 3D vehicle bounding boxes are obtained by
CenterLoc3D. Finally, centroid in 3D world space can be obtained by camera
calibration and CenterLoc3D for 3D vehicle localization. To the best of our
knowledge, this is the first application of 3D vehicle localization for
roadside monocular cameras. Hence, we also propose a benchmark for this
application including dataset (SVLD-3D), annotation tool (LabelImg-3D) and
evaluation metrics. Through experimental validation, the proposed method
achieves high accuracy and real-time performance.
- Abstract(参考訳): 知的輸送システム(its)および協調車両インフラシステム(cvis)において、単眼3d車両の局在化は重要な課題であり、通常単眼3d車両検出によって達成される。
しかし、内在的な撮像機構のため、単眼カメラでは深度情報は直接取得できないため、より難しい単眼3d作業となる。
現在のモノクル3D車両検出法のほとんどは、2D検出器と追加の幾何学モジュールを活用し、効率を低下させる。
本論文では,2次元検出器を用いない3次元バウンディングボックスの次元と画像空間における遠心および8つの頂点を直接予測する,路面単眼カメラのための3次元車両位置決めネットワークである centerloc3dを提案する。
本研究では,3次元車両位置決めの精度を向上させるために,重み付き融合モジュールとCenterLoc3Dに空間制約を埋め込んだ損失を提案する。
まず、2次元画像空間と3次元世界空間との変換行列をカメラキャリブレーションにより解決する。
第2に、CenterLoc3Dにより、車種、センタロイド、8頂点および3次元車両バウンディングボックスの寸法を求める。
最後に、カメラキャリブレーションとセンターloc3dにより3dワールド空間のセンタロイドを得ることができ、3d車両のローカライズが可能となる。
私たちの知る限りでは、これは路面単眼カメラに対する3d車両のローカライズの最初の応用である。
そこで本アプリケーションでは,データセット(SVLD-3D),アノテーションツール(LabelImg-3D),評価指標などのベンチマークも提案する。
実験により,提案手法は高精度かつリアルタイムな性能を実現する。
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