論文の概要: Automated Camera Calibration via Homography Estimation with GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02598v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 08:45:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 16:36:51.458740
• Title: Automated Camera Calibration via Homography Estimation with GNNs
• Title（参考訳）: GNNを用いたホログラフィー推定による自動カメラ校正
• Authors: Giacomo D'Amicantonio, Egor Bondarev, Peter H.N. De With
• Abstract要約: 政府や地方自治体は、道路の安全と交通条件の最適化のために、カメラから収集したデータにますます依存している。 カメラの正確な校正と自動校正を確実にすることが不可欠である。 本稿では,交差点のトポロジ的構造を利用して,この課題に対処する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.786192891436686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past few decades, a significant rise of camera-based applications for traffic monitoring has occurred. Governments and local administrations are increasingly relying on the data collected from these cameras to enhance road safety and optimize traffic conditions. However, for effective data utilization, it is imperative to ensure accurate and automated calibration of the involved cameras. This paper proposes a novel approach to address this challenge by leveraging the topological structure of intersections. We propose a framework involving the generation of a set of synthetic intersection viewpoint images from a bird's-eye-view image, framed as a graph of virtual cameras to model these images. Using the capabilities of Graph Neural Networks, we effectively learn the relationships within this graph, thereby facilitating the estimation of a homography matrix. This estimation leverages the neighbourhood representation for any real-world camera and is enhanced by exploiting multiple images instead of a single match. In turn, the homography matrix allows the retrieval of extrinsic calibration parameters. As a result, the proposed framework demonstrates superior performance on both synthetic datasets and real-world cameras, setting a new state-of-the-art benchmark.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年で、交通監視のためのカメラベースのアプリケーションが大幅に増加した。 政府や地方自治体は、これらのカメラから収集したデータを利用して道路の安全性を高め、交通条件を最適化している。 しかし、効果的なデータ利用には、関連するカメラの正確な自動キャリブレーションが不可欠である。 本稿では,交差点のトポロジ的構造を利用して,この課題に対処する新しい手法を提案する。 本稿では,鳥眼視画像から合成交叉視点画像の集合を生成するための仮想カメラのグラフとしてフレーム化されたフレームワークを提案する。 グラフニューラルネットワークの能力を用いて,このグラフ内の関係を効果的に学習し,ホモグラフィ行列の推定を容易にする。 この推定は実世界のカメラの近傍表現を活用し、単一のマッチングではなく複数の画像を活用することで拡張される。 逆に、ホモグラフィ行列は外因性キャリブレーションパラメータの検索を可能にする。 その結果、提案フレームワークは、合成データセットと実世界のカメラの両方で優れた性能を示し、新しい最先端のベンチマークを設定できる。

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