論文の概要: PnLCalib: Sports Field Registration via Points and Lines Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08401v4
- Date: Thu, 24 Oct 2024 14:41:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 16:43:15.819091
- Title: PnLCalib: Sports Field Registration via Points and Lines Optimization
- Title（参考訳）: PnLCalib:ポイントとライン最適化によるスポーツフィールド登録
- Authors: Marc Gutiérrez-Pérez, Antonio Agudo,
- Abstract要約: 放送されたスポーツビデオのカメラキャリブレーションは、正確なスポーツフィールドの登録に多くの課題をもたらす。
従来の検索ベースの手法は初期カメラのポーズ推定に依存しており、非標準位置で苦労する可能性がある。
本稿では,3次元サッカー場モデルと予め定義されたキーポイントのセットを利用して,これらの制限を克服する最適化に基づくキャリブレーションパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.278222277579655
- License:
- Abstract: Camera calibration in broadcast sports videos presents numerous challenges for accurate sports field registration due to multiple camera angles, varying camera parameters, and frequent occlusions of the field. Traditional search-based methods depend on initial camera pose estimates, which can struggle in non-standard positions and dynamic environments. In response, we propose an optimization-based calibration pipeline that leverages a 3D soccer field model and a predefined set of keypoints to overcome these limitations. Our method also introduces a novel refinement module that improves initial calibration by using detected field lines in a non-linear optimization process. This approach outperforms existing techniques in both multi-view and single-view 3D camera calibration tasks, while maintaining competitive performance in homography estimation. Extensive experimentation on real-world soccer datasets, including SoccerNet-Calibration, WorldCup 2014, and TS-WorldCup, highlights the robustness and accuracy of our method across diverse broadcast scenarios. Our approach offers significant improvements in camera calibration precision and reliability.
- Abstract（参考訳）: 放送されたスポーツビデオにおけるカメラキャリブレーションは、複数のカメラアングル、様々なカメラパラメータ、フィールドの頻繁な閉塞による、正確なスポーツフィールド登録のための多くの課題を示す。
従来の検索ベースの手法は初期カメラのポーズ推定に依存しており、非標準位置や動的環境で苦労する可能性がある。
そこで本研究では,これらの制約を克服するために,3次元サッカー場モデルと予め定義されたキーポイントセットを利用する最適化型キャリブレーションパイプラインを提案する。
また,非線形最適化プロセスにおいて検出されたフィールド線を用いて初期キャリブレーションを改善する改良モジュールも導入した。
このアプローチは、ホモグラフィー推定における競合性能を維持しながら、マルチビューおよびシングルビューの3Dカメラキャリブレーションタスクにおいて既存の技術よりも優れている。
SoccerNet-Calibration、WorldCup 2014、TS-WorldCupなど、実世界のサッカーデータセットに関する大規模な実験は、さまざまな放送シナリオにおける我々の手法の堅牢性と正確性を強調している。
我々のアプローチは、カメラキャリブレーション精度と信頼性を大幅に改善する。
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