PnLCalib：基于点与线优化的体育场地配准
计算机视觉与模式识别
2026-03-11 v5 人工智能
摘要
由于多个摄像机角度、变化的摄像机参数以及场地频繁遮挡，广播体育视频中的摄像机标定为精确的体育场地配准带来了诸多挑战。传统的基于搜索的方法依赖于初始摄像机位姿估计，在非标准位置和动态环境中可能会遇到困难。为此，我们提出了一种基于优化的标定流水线，利用 3D 足球场模型和预定义的关键点集来克服这些限制。我们的方法还引入了一个新颖的细化模块，通过在非线性优化过程中使用检测到的场地线来改进初始标定。该方法在多视图和单视图 3D 摄像机标定任务中均优于现有技术，同时在单应性估计中保持具有竞争力的性能。在包括 SoccerNet-Calibration、WorldCup 2014 和 TS-WorldCup 在内的真实世界足球数据集上的大量实验，突显了我们的方法在各种广播场景中的鲁棒性和准确性。我们的方法在摄像机标定精度和可靠性方面提供了显著改进。
引用
@article{arxiv.2404.08401,
title = {PnLCalib: Sports Field Registration via Points and Lines Optimization},
author = {Marc Gutiérrez-Pérez and Antonio Agudo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.08401},
year = {2026}
}
备注
Extended version of "No Bells, Just Whistles: Sports Field Registration Leveraging Geometric Properties"