立体三维物体轨迹重建
计算机视觉与模式识别
2018-08-29 v1
摘要
我们提出一种利用立体视频数据重建已知物体类别运动实例三维轨迹的方法。我们利用实例感知语义分割技术与光流线索在像素级跟踪物体的二维形状。我们对物体与背景图像应用运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）技术，以确定每帧相对于物体实例与背景结构的初始相机位姿。我们通过利用因子图集成立体相机约束来精炼初始 SfM 结果。我们通过结合物体与背景相机位姿信息计算物体轨迹。与立体匹配方法不同，我们的方法利用时间相邻视图进行物体点三角测量。与单目轨迹重建方法相反，我们的方法无退化情形。我们使用公开可用的城市场景中车辆视频数据评估了我们的方法。
引用
@article{arxiv.1808.09297,
title = {Stereo 3D Object Trajectory Reconstruction},
author = {Sebastian Bullinger and Christoph Bodensteiner and Michael Arens and Rainer Stiefelhagen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.09297},
year = {2018}
}
备注
Under Review. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1711.06136