論文の概要: A Robust Anchor-based Method for Multi-Camera Pedestrian Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21308v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 05:26:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:35.375255
• Title: A Robust Anchor-based Method for Multi-Camera Pedestrian Localization
• Title（参考訳）: ロバストアンカーを用いたマルチカメラペデストリアン位置推定法
• Authors: Wanyu Zhang, Jiaqi Zhang, Dongdong Ge, Yu Lin, Huiwen Yang, Huikang Liu, Yinyu Ye,
• Abstract要約: 視覚に基づく歩行者位置推定は、画像とカメラパラメータを用いて歩行者の位置を推定する。 キャリブレーションされた カメラのパラメータは しばしば 真実から逸脱する ローカライゼーションの不正確さに 繋がる 固定位置アンカーを利用してカメラパラメータの誤差の影響を低減するアンカー方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.85161106611766
• License:
• Abstract: This paper addresses the problem of vision-based pedestrian localization, which estimates a pedestrian's location using images and camera parameters. In practice, however, calibrated camera parameters often deviate from the ground truth, leading to inaccuracies in localization. To address this issue, we propose an anchor-based method that leverages fixed-position anchors to reduce the impact of camera parameter errors. We provide a theoretical analysis that demonstrates the robustness of our approach. Experiments conducted on simulated, real-world, and public datasets show that our method significantly improves localization accuracy and remains resilient to noise in camera parameters, compared to methods without anchors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、画像とカメラパラメータを用いて歩行者の位置を推定する視覚に基づく歩行者位置推定の問題に対処する。 しかし、実際には、キャリブレーションされたカメラパラメータは、しばしば地上の真理から逸脱し、ローカライゼーションの不正確さにつながる。 この問題に対処するために,固定位置アンカーを利用してカメラパラメータの誤差の影響を低減するアンカー方式を提案する。 我々は、我々のアプローチの堅牢性を示す理論的分析を提供する。 シミュレーション,実世界,公共のデータセットを用いて行った実験から,本手法はカメラパラメータの局所化精度を大幅に向上し,アンカーのない手法と比較して,カメラパラメータのノイズに対する耐性が保たれることが示された。

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