論文の概要: EF-Calib: Spatiotemporal Calibration of Event- and Frame-Based Cameras Using Continuous-Time Trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17278v2
- Date: Wed, 25 Sep 2024 03:59:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 02:07:29.273935
- Title: EF-Calib: Spatiotemporal Calibration of Event- and Frame-Based Cameras Using Continuous-Time Trajectories
- Title（参考訳）: EF-Calib:連続時間軌道を用いたイベント・フレームカメラの時空間校正
- Authors: Shaoan Wang, Zhanhua Xin, Yaoqing Hu, Dongyue Li, Mingzhu Zhu, Junzhi Yu,
- Abstract要約: イベントカメラはフレームベースのカメラと融合する見込みがある。
本稿では,固有カメラとフレームベースカメラを併用したステレオビジョンシステムの校正フレームワークEF-Calibを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.338905475270746
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Event camera, a bio-inspired asynchronous triggered camera, offers promising prospects for fusion with frame-based cameras owing to its low latency and high dynamic range. However, calibrating stereo vision systems that incorporate both event and frame-based cameras remains a significant challenge. In this letter, we present EF-Calib, a spatiotemporal calibration framework for event- and frame-based cameras using continuous-time trajectories. A novel calibration pattern applicable to both camera types and the corresponding event recognition algorithm is proposed. Leveraging the asynchronous nature of events, a derivable piece-wise B-spline to represent camera pose continuously is introduced, enabling calibration for intrinsic parameters, extrinsic parameters, and time offset, with analytical Jacobians provided. Various experiments are carried out to evaluate the calibration performance of EF-Calib, including calibration experiments for intrinsic parameters, extrinsic parameters, and time offset. Experimental results show that EF-Calib achieves the most accurate intrinsic parameters compared to current SOTA, the close accuracy of the extrinsic parameters compared to the frame-based results, and accurate time offset estimation. EF-Calib provides a convenient and accurate toolbox for calibrating the system that fuses events and frames. The code of this paper will also be open-sourced at: https://github.com/wsakobe/EF-Calib.
- Abstract（参考訳）: バイオインスパイアされた非同期トリガカメラであるイベントカメラは、低レイテンシと高ダイナミックレンジのため、フレームベースのカメラと融合する見込みがある。
しかし、イベントベースのカメラとフレームベースのカメラの両方を組み込んだステレオビジョンシステムの校正は大きな課題である。
本稿では,連続時間軌道を用いたイベント・フレームベースカメラの時空間キャリブレーションフレームワークであるEF-Calibを提案する。
カメラタイプとそれに対応するイベント認識アルゴリズムの両方に適用可能な,新しいキャリブレーションパターンを提案する。
イベントの非同期性を活用して、カメラポーズを連続的に表現するための導出可能なB-スプラインを導入し、分析的ヤコビアンによる内在パラメータ、外在パラメータ、時間オフセットの校正を可能にする。
EF-Calibのキャリブレーション性能を評価するために, 固有パラメータ, 外部パラメータ, 時間オフセットのキャリブレーション実験を行った。
実験結果から, EF-Calibは, 現在のSOTAと比較して最も正確な内在パラメータ, フレームベースの結果と比較して外在パラメータの精度, 正確な時間オフセット推定を実現していることがわかった。
EF-Calibは、イベントとフレームを融合するシステムを調整するための便利で正確なツールボックスを提供する。
この論文のコードは、https://github.com/wsakobe/EF-Calib.comでオープンソース化される。
関連論文リスト
- E-Calib: A Fast, Robust and Accurate Calibration Toolbox for Event Cameras [18.54225086007182]
E-Calibは、イベントカメラの新しい、高速で、堅牢で、正確なキャリブレーションツールボックスである。
提案手法は,様々なイベントカメラモデルに対する様々な厳密な実験で検証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T12:16:38Z) - GPU-accelerated SIFT-aided source identification of stabilized videos [63.084540168532065]
我々は、安定化フレームインバージョンフレームワークにおけるグラフィクス処理ユニット(GPU)の並列化機能を利用する。
我々はSIFT機能を活用することを提案する。
カメラのモーメントを推定し 1%の確率で 時間セグメントを識別します
実験により,提案手法の有効性を確認し,必要な計算時間を短縮し,情報源の同定精度を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-29T07:01:31Z) - SST-Calib: Simultaneous Spatial-Temporal Parameter Calibration between
LIDAR and Camera [26.59231069298659]
カメラLIDARスイートの校正における幾何学的パラメータと時間的パラメータを共同で推定するセグメンテーションベースのフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,KITTIデータセット上でテストし,幾何学的パラメータと時間的パラメータの正確なリアルタイムキャリブレーションを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-08T06:21:52Z) - Learning Adaptive Warping for Real-World Rolling Shutter Correction [52.45689075940234]
本稿では,実世界のローリングシャッター(RS)補正データセットであるBS-RSCと,歪みビデオ中のRSフレームを補正するための対応するモデルを提案する。
ビデオキャプチャ用のCMOSベースのセンサを備えたコンシューマ市場のモバイルデバイスは、ビデオ取得プロセス中に相対的な動きが発生した場合、ローリングシャッター効果をもたらすことが多い。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-29T05:13:50Z) - Bringing Rolling Shutter Images Alive with Dual Reversed Distortion [75.78003680510193]
ローリングシャッター(RS)歪みは、時間とともにインスタントグローバルシャッター(GS)フレームから一列のピクセルを選択した結果であると解釈することができる。
我々は、RS時間における速度場の反復学習を通して、デュアル光流列を生成するための新しいエンド・ツー・エンドモデルIFEDを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-12T14:57:49Z) - Asynchronous Optimisation for Event-based Visual Odometry [53.59879499700895]
イベントカメラは、低レイテンシと高ダイナミックレンジのために、ロボット知覚の新しい可能性を開く。
イベントベースビジュアル・オドメトリー(VO)に焦点をあてる
動作最適化のバックエンドとして非同期構造を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-02T11:28:47Z) - Continuous-Time Spatiotemporal Calibration of a Rolling Shutter
Camera---IMU System [8.201100713224003]
シャッター(RS)機構は、スマートフォンや自動運転車に不可欠な、コンシューマグレードのカメラで広く使用されている。
この研究は、カメラ-IMUシステムを例に挙げ、その時間的キャリブレーションにおけるRS効果を考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-16T16:09:22Z) - Dynamic Event Camera Calibration [27.852239869987947]
最初の動的イベントカメラキャリブレーションアルゴリズムを提案する。
カメラとキャリブレーションパターンの間の相対的な動きで捉えたイベントから直接キャリブレーションする。
その結果, 得られたキャリブレーション法は, 10秒未満のデータ列から, 極めて有用かつ確実なキャリブレーションを行うことができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T14:52:58Z) - How to Calibrate Your Event Camera [58.80418612800161]
画像再構成を用いた汎用イベントカメラキャリブレーションフレームワークを提案する。
ニューラルネットワークに基づく画像再構成は,イベントカメラの内在的・外在的キャリブレーションに適していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-26T07:06:58Z) - Self-Calibration Supported Robust Projective Structure-from-Motion [80.15392629310507]
本稿では,自己校正制約によってマッチングプロセスが支持される統合されたStructure-from-Motion (SfM)法を提案する。
これらの制約を利用して,ロバストなマルチビューマッチングと正確なカメラキャリブレーションを示す実験結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-04T08:47:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。