摘要

本文专注于完全自动化的交通监控摄像头校准，该技术用于测量过往车辆的速度。我们改进了一种基于检测两个消失点的最新交通监控摄像头校准方法。更重要的是，我们提出了一种新的自动场景尺度推断方法。该方法通过将渲染的车辆3D模型的边界框与图像中检测到的边界框进行匹配来实现。所提出的算法不受摄像头放置位置的限制，因此可以从任意视角使用。我们在最近发布的全面速度测量数据集BrnoCompSpeed上对我们的方法进行了评估。实验结果表明，通过检测两个消失点实现的自动摄像头校准方法相比之前的最先进方法，误差减少了50%（平均距离比误差从0.18降至0.09）。此外，我们还证明了所提出的场景尺度推断方法更加精确，不仅超越了现有的最先进速度测量自动校准方法（误差减少86%——从7.98公里/小时降至1.10公里/小时），也优于手动校准（误差减少19%——从1.35公里/小时降至1.10公里/小时）。我们还在来自不同地点、不同光照条件（夜间、黎明、白天）下的真实监控摄像头视频序列中展示了所提出的自动摄像头校准方法的定性结果。