3Dモデルのバウンディングボックスアライメントによる交通監視カメラのキャリブレーション - 車両速度の正確な測定に向けて

本論文では、通過する車両の速度測定に使用される完全自動交通監視カメラの校正に焦点を当てます。私たちは、2つの消失点を検出する最近の最先端の交通監視カメラ校正手法を改良しました。さらに重要なのは、新しい自動シーンスケール推定手法を提案していることです。この手法は、描画された車両の3Dモデルのバウンディングボックスと画像で検出されたバウンディングボックスをマッチングさせるものに基づいています。提案手法にはカメラ設置に関する制約がなく、任意の視点から使用できるため、その利点があります。我々は、最近公開された速度測定用包括的なデータセットBrnoCompSpeedを使用して方法を評価しました。実験結果は、2つの消失点を検出して行う我々の自動カメラ校正手法が、従来の最先端手法と比較して誤差を50%削減（平均距離比誤差が0.18から0.09に減少）することを示しています。また、我々のシーンスケール推定手法がより正確であることを示しており、速度測定用の最先端自動校正手法（誤差削減率86% -- 7.98km/hから1.10km/h）および手動校正（誤差削減率19% -- 1.35km/hから1.10km/h）よりも優れていることが確認されました。さらに、様々な場所や異なる照明条件（夜間、黎明時、昼間）で取得された実際の監視カメラからのビデオシーケンスに対する提案した自動カメラ校正手法の定性的な結果も提示します。