論文の概要: Online Marker-free Extrinsic Camera Calibration using Person Keypoint Detections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07393v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 15:54:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 13:27:49.337117
• Title: Online Marker-free Extrinsic Camera Calibration using Person Keypoint Detections
• Title（参考訳）: 個人キーポイント検出によるオンラインマーカーレス外部カメラキャリブレーション
• Authors: Bastian P\"atzold, Simon Bultmann, Sven Behnke
• Abstract要約: 本稿では,複数のスマートエッジセンサの外部校正のためのマーカーレスオンライン手法を提案する。 本手法では,固有カメラパラメータを推定し,カメラのポーズの粗い初期推定値でプライマーを推定する。 本手法による校正は,オフライン手法による基準校正よりも低い再投影誤差が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.393382192511716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Calibration of multi-camera systems, i.e. determining the relative poses between the cameras, is a prerequisite for many tasks in computer vision and robotics. Camera calibration is typically achieved using offline methods that use checkerboard calibration targets. These methods, however, often are cumbersome and lengthy, considering that a new calibration is required each time any camera pose changes. In this work, we propose a novel, marker-free online method for the extrinsic calibration of multiple smart edge sensors, relying solely on 2D human keypoint detections that are computed locally on the sensor boards from RGB camera images. Our method assumes the intrinsic camera parameters to be known and requires priming with a rough initial estimate of the camera poses. The person keypoint detections from multiple views are received at a central backend where they are synchronized, filtered, and assigned to person hypotheses. We use these person hypotheses to repeatedly solve optimization problems in the form of factor graphs. Given suitable observations of one or multiple persons traversing the scene, the estimated camera poses converge towards a coherent extrinsic calibration within a few minutes. We evaluate our approach in real-world settings and show that the calibration with our method achieves lower reprojection errors compared to a reference calibration generated by an offline method using a traditional calibration target.
• Abstract（参考訳）: マルチカメラシステムのキャリブレーション、すなわちカメラ間の相対的なポーズを決定することは、コンピュータビジョンやロボット工学における多くのタスクの前提条件である。 カメラキャリブレーションは通常、チェッカーボードキャリブレーションターゲットを使用するオフラインメソッドを使用して達成される。 しかし、カメラのポーズが変わるたびに新しいキャリブレーションが必要となることを考えると、これらの方法は面倒で長いことが多い。 本研究では,RGBカメラ画像からセンサボード上で局所的に計算される2次元人間のキーポイント検出のみに依存する,複数のスマートエッジセンサの外部校正のための新しいマーカーレスオンライン手法を提案する。 本手法では, カメラのパラメータを把握し, カメラのポーズの粗い初期推定を行う必要がある。 複数のビューからの人物キーポイント検出は中央のバックエンドで受信され、同期され、フィルタリングされ、仮説に割り当てられる。 我々はこれらの仮説を用いて、因子グラフの形で最適化問題を繰り返し解決する。 現場を横断する1人または複数の人物の適切な観察から、推定されたカメラポーズは数分以内にコヒーレントな外部校正に向かって収束する。 本研究では,従来のキャリブレーションターゲットを用いたオフライン手法による基準キャリブレーションと比較し,本手法によるキャリブレーションが低いリジェクション誤差を実現することを示す。

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