論文の概要: BroadTrack: Broadcast Camera Tracking for Soccer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01721v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 17:10:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:44:55.283168
- Title: BroadTrack: Broadcast Camera Tracking for Soccer
- Title（参考訳）: BroadTrack:サッカーの放送カメラ追跡
- Authors: Floriane Magera, Thomas Hoyoux, Olivier Barnich, Marc Van Droogenbroeck,
- Abstract要約: カメラキャリブレーションとローカライゼーションはサッカー放送における多くの応用を可能にする。
本稿では,サッカー中継カメラのタスクを効率的に,頑健かつ正確に追跡できるシステムを提案する。
我々の追跡システムであるBroadTrackは、平均再投射誤差率を半減し、サッカーネットデータセットのカメラキャリブレーションのジャカード指標の15%以上を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.011159943695013
- License:
- Abstract: Camera calibration and localization, sometimes simply named camera calibration, enables many applications in the context of soccer broadcasting, for instance regarding the interpretation and analysis of the game, or the insertion of augmented reality graphics for storytelling or refereeing purposes. To contribute to such applications, the research community has typically focused on single-view calibration methods, leveraging the near-omnipresence of soccer field markings in wide-angle broadcast views, but leaving all temporal aspects, if considered at all, to general-purpose tracking or filtering techniques. Only a few contributions have been made to leverage any domain-specific knowledge for this tracking task, and, as a result, there lacks a truly performant and off-the-shelf camera tracking system tailored for soccer broadcasting, specifically for elevated tripod-mounted cameras around the stadium. In this work, we present such a system capable of addressing the task of soccer broadcast camera tracking efficiently, robustly, and accurately, outperforming by far the most precise methods of the state-of-the-art. By combining the available open-source soccer field detectors with carefully designed camera and tripod models, our tracking system, BroadTrack, halves the mean reprojection error rate and gains more than 15% in terms of Jaccard index for camera calibration on the SoccerNet dataset. Furthermore, as the SoccerNet dataset videos are relatively short (30 seconds), we also present qualitative results on a 20-minute broadcast clip to showcase the robustness and the soundness of our system.
- Abstract（参考訳）: カメラキャリブレーションとローカライゼーション(英語版)は単にカメラキャリブレーション(英語版)と呼ばれ、例えばゲームの解釈と分析、ストーリーテリングや審判目的のための拡張現実グラフィックスの挿入など、サッカー放送の文脈における多くの応用を可能にしている。
このような応用に貢献するために、研究コミュニティは一般的に、広角放送ビューにおけるサッカーフィールドマーキングのほぼ正当性を生かしながら、汎用的なトラッキングやフィルタリング技術にすべての時間的側面を残し、単一ビュー校正手法に重点を置いてきた。
この追跡作業にドメイン固有の知識を活用するための貢献はごくわずかであり、結果として、サッカー放送に適した真に高性能で市販のカメラトラッキングシステムが欠落している。
本研究では,サッカー中継カメラのタスクを効率的に,頑健かつ正確に追跡できるシステムを提案する。
利用可能なオープンソースサッカーフィールド検出器と、慎重に設計されたカメラと三脚モデルを組み合わせることで、トラッキングシステムであるBroadTrackは、平均再投射誤差率を半減し、サッカーネットデータセット上のカメラキャリブレーションのためのジャカード指標の15%以上を得る。
さらに,サッカーネットのデータセットビデオは比較的短い(30秒)ので,20分間の放送クリップに質的な結果を示し,システムの頑丈さと音質を示す。
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