利用透视变换检测车辆三维包围盒以实现精确测速
计算机视觉与模式识别
2021-01-12 v2
摘要
由交通监控摄像头捕获的车辆检测与跟踪是智能交通系统的关键组成部分。我们提出了一种用于检测车辆三维包围盒、跟踪及后续速度估计的算法的改进版本。我们的算法利用监控场景中消失点的已知几何构造透视变换。该变换将检测三维包围盒的问题直观简化为使用标准二维目标检测器检测带一个附加参数的二维包围盒。本文的主要贡献是构造了更鲁棒且全自动的透视变换，以及对速度估计的扩展实验评估。我们在 BrnoCompSpeed 数据集的速度估计任务上测试了算法。我们以不同配置评估方法，以衡量精度与计算代价之间的关联，以及三维包围盒检测相对于二维检测的优势。所有测试配置均实时运行且全自动。与其他已发表的最优全自动结果相比，我们的算法将平均绝对速度测量误差降低 32%（从 1.10 km/h 降至 0.75 km/h），绝对中位误差降低 40%（从 0.97 km/h 降至 0.58 km/h）。
引用
@article{arxiv.2003.13137,
title = {Detection of 3D Bounding Boxes of Vehicles Using Perspective Transformation for Accurate Speed Measurement},
author = {Viktor Kocur and Milan Ftáčnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.13137},
year = {2021}
}
备注
Submitted to Machine Vision and Applications