CAROM — Vehicle Localization and Traffic Scene Reconstruction from Monocular Cameras on Road Infrastructures

要約

交通監視カメラは、交通管理のための強力なツールであり、インテリジェントな道路インフラストラクチャ システムの重要なコンポーネントです。
この論文では、CAROM (つまり「CARs On the Map」) と呼ばれる、これらのカメラを使用した車両の位置特定と交通シーンの再構築フレームワークを紹介します。
CAROM は、交通監視ビデオを処理し、交通シーンの再構築と再生のために車両タイプ、3D 形状、位置、速度の匿名データ構造に変換します。
米国の地方運輸局と協力して、車両追跡結果を検証するために、GPS データ、路側カメラのビデオ、ドローンのビデオを含むベンチマーク データセットを構築しました。
平均して、位置推定誤差は、カメラから 50 m および 120 m の範囲内でそれぞれ約 0.8 m および 1.7 m です。

要約(オリジナル)

Traffic monitoring cameras are powerful tools for traffic management and essential components of intelligent road infrastructure systems. In this paper, we present a vehicle localization and traffic scene reconstruction framework using these cameras, dubbed as CAROM, i.e., ‘CARs On the Map’. CAROM processes traffic monitoring videos and converts them to anonymous data structures of vehicle type, 3D shape, position, and velocity for traffic scene reconstruction and replay. Through collaborating with a local department of transportation in the United States, we constructed a benchmarking dataset containing GPS data, roadside camera videos, and drone videos to validate the vehicle tracking results. On average, the localization error is approximately 0.8 m and 1.7 m within the range of 50 m and 120 m from the cameras, respectively.

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