論文の概要: ESC: Evolutionary Stitched Camera Calibration in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12694v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 07:50:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 15:55:43.261097
• Title: ESC: Evolutionary Stitched Camera Calibration in the Wild
• Title（参考訳）: ESC:野生の進化的ステッチカメラキャリブレーション
• Authors: Grzegorz Rypeść, Grzegorz Kurzejamski,
• Abstract要約: マルチカメラ環境におけるキャリブレーションエラーの発生源を同定する。 本稿では,このギャップを埋めるために,進化型スタンプカメラキャリブレーションアルゴリズムを提案する。 実生活における多種多様なサッカー場における最先端の手法と比較して,提案手法の優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15346678870160887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This work introduces a novel end-to-end approach for estimating extrinsic parameters of cameras in multi-camera setups on real-life sports fields. We identify the source of significant calibration errors in multi-camera environments and address the limitations of existing calibration methods, particularly the disparity between theoretical models and actual sports field characteristics. We propose the Evolutionary Stitched Camera calibration (ESC) algorithm to bridge this gap. It consists of image segmentation followed by evolutionary optimization of a novel loss function, providing a unified and accurate multi-camera calibration solution with high visual fidelity. The outcome allows the creation of virtual stitched views from multiple video sources, being as important for practical applications as numerical accuracy. We demonstrate the superior performance of our approach compared to state-of-the-art methods across diverse real-life football fields with varying physical characteristics.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,実生活スポーツ場でのマルチカメラ設定において,カメラの外部パラメータを推定するための,新しいエンドツーエンドアプローチを提案する。 マルチカメラ環境におけるキャリブレーション誤差の発生源を特定し,既存のキャリブレーション手法の限界,特に理論モデルと実際のスポーツフィールド特性の相違に対処する。 本稿では,このギャップを埋めるために,進化ステッチカメラキャリブレーション(ESC)アルゴリズムを提案する。 画像のセグメンテーションに続いて、新しい損失関数の進化的最適化を行い、視覚的忠実度の高い統一的で正確なマルチカメラキャリブレーションソリューションを提供する。 その結果、複数のビデオソースから仮想縫合ビューを作成することができ、数値的精度と同じくらい実用的にも重要である。 実生活における多種多様なサッカー場にまたがる最先端の手法と比較して,本手法の優れた性能を示す。

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