論文の概要: PTZ-Calib: Robust Pan-Tilt-Zoom Camera Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09075v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 08:45:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:48:23.876693
- Title: PTZ-Calib: Robust Pan-Tilt-Zoom Camera Calibration
- Title（参考訳）: PTZ-Calib:ロバストパンティルトズームカメラキャリブレーション
- Authors: Jinhui Guo, Lubin Fan, Bojian Wu, Jiaqi Gu, Shen Cao, Jieping Ye,
- Abstract要約: 本稿では,ロバストな2段カメラキャリブレーション手法を提案する。
オフラインの段階では、まず、完全な360度ビューを包含するのに十分な重なり合う参照画像の集合を均一に選択する。
オンライン段階では、再ローカライズ問題として、新しい視点の校正を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.4466455429431
- License:
- Abstract: In this paper, we present PTZ-Calib, a robust two-stage PTZ camera calibration method, that efficiently and accurately estimates camera parameters for arbitrary viewpoints. Our method includes an offline and an online stage. In the offline stage, we first uniformly select a set of reference images that sufficiently overlap to encompass a complete 360{\deg} view. We then utilize the novel PTZ-IBA (PTZ Incremental Bundle Adjustment) algorithm to automatically calibrate the cameras within a local coordinate system. Additionally, for practical application, we can further optimize camera parameters and align them with the geographic coordinate system using extra global reference 3D information. In the online stage, we formulate the calibration of any new viewpoints as a relocalization problem. Our approach balances the accuracy and computational efficiency to meet real-world demands. Extensive evaluations demonstrate our robustness and superior performance over state-of-the-art methods on various real and synthetic datasets. Datasets and source code can be accessed online at https://github.com/gjgjh/PTZ-Calib
- Abstract（参考訳）: 本稿では、任意の視点でカメラパラメータを効率的に正確に推定する、頑健な2段階のPTZカメラキャリブレーション手法PTZ-Calibを提案する。
私たちの方法にはオフラインとオンラインのステージが含まれています。
オフラインの段階では、まず、完全な360{\deg}ビューを包含するのに十分な重なり合う参照画像の集合を均一に選択する。
次に、PTZ-IBA(PTZ Incremental Bundle Adjustment)アルゴリズムを用いて、局所座標系内のカメラを自動的に校正する。
さらに,実用化のためには,さらにカメラパラメータを最適化し,さらにグローバルな参照3D情報を用いて座標系と整合させることができる。
オンライン段階では、再ローカライズ問題として、新しい視点の校正を定式化する。
提案手法は,実世界の要求を満たすための精度と計算効率のバランスをとる。
大規模評価は、様々な実・合成データセットの最先端手法よりも頑健さと優れた性能を示す。
データセットとソースコードはhttps://github.com/gjgjh/PTZ-Calibでオンラインでアクセスすることができる。
関連論文リスト
- Discovering an Image-Adaptive Coordinate System for Photography Processing [51.164345878060956]
曲線演算を行う前にRGB色空間における画像適応座標系を学習するための新しいアルゴリズム IAC を提案する。
このエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチにより、共同で学習した画像適応座標系と曲線を用いて、画像の効率よく調整できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-11T06:20:07Z) - Click-Calib: A Robust Extrinsic Calibration Method for Surround-View Systems [1.9761774213809036]
Click-Calibは、オフラインSVS外部キャリブレーションのためのパターンなしのアプローチである。
他のオフラインキャリブレーションアプローチとは異なり、Click-Calib最適化カメラは再投射距離誤差を最小限に抑えて広い範囲でポーズする。
社内データセットとパブリックなWoodScapeデータセットの評価は,ベースライン手法と比較して精度と堅牢性に優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-02T22:24:13Z) - No Pose, No Problem: Surprisingly Simple 3D Gaussian Splats from Sparse Unposed Images [100.80376573969045]
NoPoSplatは、多視点画像から3Dガウスアンによってパラメータ化された3Dシーンを再構成できるフィードフォワードモデルである。
提案手法は,推定時にリアルタイムな3次元ガウス再構成を実現する。
この研究は、ポーズフリーの一般化可能な3次元再構成において大きな進歩をもたらし、実世界のシナリオに適用可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:58:22Z) - Enhancing Soccer Camera Calibration Through Keypoint Exploitation [0.0]
本稿では,高品質な点対を得るという課題に対処する多段階パイプラインを提案する。
本手法は,直線交点や直線-円錐交点,円錐上の点,その他の幾何学的特徴を活用することにより,校正に利用できる点の数を大幅に増加させる。
我々は,サッカー放送カメラのキャリブレーション・データセットの最大化について検討し,サッカーネットカメラチャレンジ2023でトップの地位を確保した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T20:01:14Z) - LiFCal: Online Light Field Camera Calibration via Bundle Adjustment [38.2887165481751]
LiFCalは、MLAベースの光フィールドカメラのためのオンラインキャリブレーションパイプラインである。
正確な校正対象のない移動カメラシーケンスからモデルパラメータを正確に決定する。
ターゲットのないシーンに適用可能で、完全な継続的パイプラインでオンラインに実装されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T15:04:49Z) - CasCalib: Cascaded Calibration for Motion Capture from Sparse Unsynchronized Cameras [18.51320244029833]
オフザシェルフ3次元ポーズ推定器を用いた単眼画像から3次元人間のポーズを推定できるようになった。
多くの実用アプリケーションは、マルチビューキューとカメラキャリブレーションが必要な、きめ細かい絶対ポーズ情報を必要とする。
私たちのゴールは、時間同期を含む完全自動化と、固有のカメラキャリブレーションと、外部カメラキャリブレーションです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-10T23:02:23Z) - PnLCalib: Sports Field Registration via Points and Lines Optimization [16.278222277579655]
放送されたスポーツビデオのカメラキャリブレーションは、正確なスポーツフィールドの登録に多くの課題をもたらす。
従来の検索ベースの手法は初期カメラのポーズ推定に依存しており、非標準位置で苦労する可能性がある。
本稿では,3次元サッカー場モデルと予め定義されたキーポイントのセットを利用して,これらの制限を克服する最適化に基づくキャリブレーションパイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-12T11:15:15Z) - Enhanced Stable View Synthesis [86.69338893753886]
本稿では,自由に動くカメラから撮影した画像から,新しいビュー合成を強化するアプローチを提案する。
導入されたアプローチは、正確な幾何学的足場とカメラのポーズの復元が困難な屋外シーンに焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T01:53:14Z) - Deep Learning for Camera Calibration and Beyond: A Survey [100.75060862015945]
カメラキャリブレーションでは、キャプチャされたシーケンスから幾何学的特徴を推測するために、カメラパラメータを推定する。
近年の取り組みでは,手動キャリブレーションの繰り返し作業に代えて,学習ベースのソリューションが活用される可能性が示唆されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-19T04:00:05Z) - Calibrated and Partially Calibrated Semi-Generalized Homographies [65.29477277713205]
視点と一般化カメラから半一般化ホモグラフィーを推定するための最初の最小解を提案する。
提案した解法は、多くの合成および実世界の実験で実証されたように安定かつ効率的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-11T08:56:24Z) - Infrastructure-based Multi-Camera Calibration using Radial Projections [117.22654577367246]
パターンベースのキャリブレーション技術は、カメラの内在を個別にキャリブレーションするために使用することができる。
Infrastucture-based calibration techniqueはSLAMやStructure-from-Motionで事前に構築した3Dマップを用いて外部情報を推定することができる。
本稿では,インフラストラクチャベースのアプローチを用いて,マルチカメラシステムをスクラッチから完全にキャリブレーションすることを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-30T09:21:04Z)
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。