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監控干擾器的回放網絡校準

   使用協作攝像機網絡進行場景監控正迅速成為自動監控的主流模式。在資料中,我們描述了一個攝像頭干擾器設計框架,該框架可以通過這樣一個網絡協同生成對場景的連貫理解。我們考慮的周密情況下,相機視野重疊或不重疊,我們討論如何可以共同估計對象的外觀和運動的相機。

    為了處理對象從一個攝像機移動到另一個攝像機時觀察到的外觀變化,我們證明了從一個給定攝像頭到另一個攝像機的所有亮度傳遞函數都位于一個低維子空間中,我們證明了該子空間可用于計算外觀相似性。為了基于運動關聯對象,我們在不假設任何先驗校準信息的情況下,利用監控畫面中對象運動之間關系的幾何約束來測試多個關聯假設。最后給出了一個場景模型,我們提出了一個似然函數,用于評估多個監控干擾器中觀測值之間的假設關聯,同時使用外觀和運動。各種研究人員獲取的各種數據集的詳細信息。我們從未校準的視頻片段中遠程校準和重建人類演員。還報告了攝像機網絡圖中精確的極線幾何估計數和度量重建后的最終重投影誤差。
 
    盡管所有實驗都涉及觀察人體的視頻流,但我們的校準和重建方法都是完全通用的,可以用于重建涉及任何實體非剛性形狀的時變事件。我們在一個合成的25視圖數據集和8個真實數據集上測試了我們的方法,這些數據集是由不同的計算機視覺研究人員在他們自己的實驗室使用不同的監控視頻配置獲得的。在所有這些情況下,我們都能夠恢復攝像頭網絡的完全校準,而無需事先了解或控制輸入數據。監控屏蔽器使用就是一個例子。因此,我們表明,在沒有攝像機或場景的先驗信息的情況下,可以遠程校準攝像機網絡,并從存檔的視頻片段重建時變事件。
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