INTEGRATION OF VIDEO IMAGES AND CAD WIREFRAMES FOR 3D OBJECT LOCALIZATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The tracking of moving objects from single images has received widespread attention in photogrammetric computer vision and considered to be at a state of maturity. This paper presents a model-driven solution for localizing moving objects detected from monocular, rotating and zooming video images in a 3D reference frame. To realize such a system, the recovery of 2D to 3D projection parameters is essential. Automatic estimation of these parameters is critical, particularly for pan-tilt-zoom (PTZ) surveillance cameras where parameters change spontaneously upon camera motion. In this work, an algorithm for automated parameter retrieval is proposed. This is achieved by matching linear features between incoming images from video sequences and simple geometric 3D CAD wireframe models of man-made structures. The feature matching schema uses a hypothesis-verify optimization framework referred to as LR-RANSAC. This novel method improves the computational efficiency of the matching process in comparison to the standard RANSAC robust estimator. To demonstrate the applicability and performance of the method, experiments have been performed on indoor and outdoor image sequences under varying conditions with lighting changes and occlusions. Reliability of the matching algorithm has been analyzed by comparing the automatically determined camera parameters with ground truth (GT). Dependability of the retrieved parameters for 3D localization has also been assessed by comparing the difference between 3D positions of moving image objects estimated using the LR-RANSAC-derived parameters and those computed using GT parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».