論文の概要: Stitching the Story: Creating Panoramic Incident Summaries from Body-Worn Footage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04370v1
- Date: Thu, 04 Sep 2025 16:27:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.220787
- Title: Stitching the Story: Creating Panoramic Incident Summaries from Body-Worn Footage
- Title（参考訳）: パノラマ・インシデント(パノラマ・インシデント・サマリー)の作り方
- Authors: Dor Cohen, Inga Efrosman, Yehudit Aperstein, Alexander Apartsin,
- Abstract要約: 最初の応答者は、インシデントシーンを記録し、イベント後の分析をサポートするために、ボディウーンカメラを広く採用している。
この研究は、ボディカメラの映像をインシデントシーンを要約した情報パノラマ画像に変換するコンピュータビジョンパイプラインを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.12543056558646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: First responders widely adopt body-worn cameras to document incident scenes and support post-event analysis. However, reviewing lengthy video footage is impractical in time-critical situations. Effective situational awareness demands a concise visual summary that can be quickly interpreted. This work presents a computer vision pipeline that transforms body-camera footage into informative panoramic images summarizing the incident scene. Our method leverages monocular Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) to estimate camera trajectories and reconstruct the spatial layout of the environment. Key viewpoints are identified by clustering camera poses along the trajectory, and representative frames from each cluster are selected. These frames are fused into spatially coherent panoramic images using multi-frame stitching techniques. The resulting summaries enable rapid understanding of complex environments and facilitate efficient decision-making and incident review.
- Abstract（参考訳）: 最初の応答者は、インシデントシーンを記録し、イベント後の分析をサポートするために、ボディウーンカメラを広く採用している。
しかし、時間クリティカルな状況では、長いビデオ映像のレビューは現実的ではない。
効果的な状況認識は、素早く解釈できる簡潔な視覚的要約を要求する。
この研究は、ボディカメラの映像をインシデントシーンを要約した情報パノラマ画像に変換するコンピュータビジョンパイプラインを提示する。
本手法は,一眼的同時配置マッピング(SLAM)を利用して,カメラの軌跡を推定し,環境の空間的レイアウトを再構築する。
主要な視点は、軌道に沿ったクラスタリングカメラのポーズによって識別され、各クラスタからの代表フレームが選択される。
これらのフレームは、多フレーム縫合技術を用いて空間的にコヒーレントなパノラマ画像に融合される。
結果として得られる要約は、複雑な環境の迅速な理解を可能にし、効率的な意思決定とインシデントレビューを促進する。
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