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【24h】

Using the Scene to Calibrate the Camera

机译：使用场景校准相机

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Surveillance cameras are used in public and private security systems. Typical systems may contain a large number of different cameras, which are installed in different locations. Manual calibration of each single camera in the network becomes an exhausting task. Although we can find methods that semi-automatically calibrate a static camera, to the best of our knowledge, there is not a fully automatic calibration procedure, so far. To fill this gap, we propose here a novel framework for completely auto-calibration of static surveillance cameras, based on information of the scene (environment and walkers). Characteristics of the method include robustness to walkers' pose and to camera location (pitch, roll, yaw and height), and rapid camera parameter convergence. For a thorough evaluation of the proposed method, the walkers' foot-head projection, the length of the lines projected on the ground plane and the walkers' real heights were analyzed over public and private data sets, demonstrating the potential of the proposed method.
机译：监视摄像机用于公共和私人安全系统。典型的系统可能包含大量安装在不同位置的不同摄像机。手动校准网络中的每台摄像机成为一项艰巨的任务。尽管我们可以找到半自动校准静态相机的方法，但据我们所知，到目前为止，还没有全自动的校准程序。为了填补这一空白，我们在此提出一种新颖的框架，用于基于场景（环境和步行者）的信息对静态监控摄像头进行完全自动校准。该方法的特征包括对步行者的姿势和摄像机位置（俯仰，滚动，偏航和高度）的鲁棒性，以及摄像机参数快速收敛的能力。为了对所提出的方法进行全面评估，在公共和私有数据集上分析了步行者的脚头投影，投影在地平面上的线的长度以及步行者的实际身高，从而证明了该方法的潜力。

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