No Bells, Just Whistles: Sports Field Registration by Leveraging Geometric Properties

要約

放送スポーツフィールドの登録は伝統的にホモグラフィー推定タスクとして扱われ、可視画像領域を平面フィールドモデルにマッピングし、主にメインカメラのショットに焦点を当てていました。
以前のアプローチの欠点に対処し、3D サッカー フィールド モデルを使用してカメラのキャリブレーションを可能にし、放送ビデオのマルチビューの性質を評価するプロセスを拡張する新しいキャリブレーション パイプラインを提案します。
私たちのアプローチは、コートの幾何学的特性を活用して、SoccerNet データセットのアノテーションから派生したキーポイント生成パイプラインから始まります。
その後、これ以上改良することなく、最小限の方法で DLT アルゴリズムを通じて古典的なカメラ キャリブレーションを実行します。
SoccerNet-Calibration、WorldCup 2014、TS-WorldCup などの現実世界のサッカー放送データセットに関する広範な実験を通じて、私たちの方法は、状態推定と比較してホモグラフィー推定において競争力のある結果を維持しながら、マルチビューとシングルビューの両方の 3D カメラ キャリブレーションで優れたパフォーマンスを実証しました。
最先端のテクニック。

要約(オリジナル)

Broadcast sports field registration is traditionally addressed as a homography estimation task, mapping the visible image area to a planar field model, predominantly focusing on the main camera shot. Addressing the shortcomings of previous approaches, we propose a novel calibration pipeline enabling camera calibration using a 3D soccer field model and extending the process to assess the multiple-view nature of broadcast videos. Our approach begins with a keypoint generation pipeline derived from SoccerNet dataset annotations, leveraging the geometric properties of the court. Subsequently, we execute classical camera calibration through DLT algorithm in a minimalist fashion, without further refinement. Through extensive experimentation on real-world soccer broadcast datasets such as SoccerNet-Calibration, WorldCup 2014 and TS- WorldCup, our method demonstrates superior performance in both multiple- and single-view 3D camera calibration while maintaining competitive results in homography estimation compared to state-of-the-art techniques.

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