論文の概要: Exploiting Motion Prior for Accurate Pose Estimation of Dashboard Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18673v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 11:59:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 18:11:57.459489
• Title: Exploiting Motion Prior for Accurate Pose Estimation of Dashboard Cameras
• Title（参考訳）: ダッシュボードカメラの正確な位置推定に先立つ爆発運動
• Authors: Yipeng Lu, Yifan Zhao, Haiping Wang, Zhiwei Ruan, Yuan Liu, Zhen Dong, Bisheng Yang,
• Abstract要約: 本研究では,ダッシュカム画像の正確なポーズ推定手法を提案する。 提案手法は,AUC5textdegreeにおけるポーズ推定基準よりも22%優れており,再投影誤差の少ない19%以上の画像に対してポーズ推定を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.010390107028275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dashboard cameras (dashcams) record millions of driving videos daily, offering a valuable potential data source for various applications, including driving map production and updates. A necessary step for utilizing these dashcam data involves the estimation of camera poses. However, the low-quality images captured by dashcams, characterized by motion blurs and dynamic objects, pose challenges for existing image-matching methods in accurately estimating camera poses. In this study, we propose a precise pose estimation method for dashcam images, leveraging the inherent camera motion prior. Typically, image sequences captured by dash cameras exhibit pronounced motion prior, such as forward movement or lateral turns, which serve as essential cues for correspondence estimation. Building upon this observation, we devise a pose regression module aimed at learning camera motion prior, subsequently integrating these prior into both correspondences and pose estimation processes. The experiment shows that, in real dashcams dataset, our method is 22% better than the baseline for pose estimation in AUC5\textdegree, and it can estimate poses for 19% more images with less reprojection error in Structure from Motion (SfM).
• Abstract（参考訳）: ダッシュボードカメラ(ダッシュボードカメラ)は、毎日何百万ものドライビングビデオを録画し、ドライビングマップの生産やアップデートなど、さまざまなアプリケーションに有用なデータソースを提供する。 これらのダッシュカムデータを利用するための必要なステップは、カメラのポーズを推定することである。 しかし、ダッシュカムが捉えた低画質の画像は、動きのぼやけやダイナミックな物体を特徴とし、カメラのポーズを正確に推定する既存の画像マッチング手法に挑戦する。 本研究では,ダッシュカム画像の正確なポーズ推定手法を提案する。 通常、ダッシュカメラによってキャプチャされた画像シーケンスは、前方の動きや横方向の旋回など、先行して顕著な動きを示す。 この観測に基づいて、カメラの動きを事前に学習することを目的としたポーズ回帰モジュールを考案し、その後、これらを対応とポーズ推定の両方に組み込む。 実験の結果,実際のダシュカムデータセットでは,AUC5におけるポーズ推定の基準値よりも22%よい結果が得られた。

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