Long-Range depth estimation using learning based Hybrid Distortion Model for CCTV cameras

📄 arXiv: 2512.17784v1 📥 PDF

作者: Ami Pandat, Punna Rajasekhar, G. Aravamuthan, Gopika Vinod, Rohit Shukla

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-19

💡 一句话要点

提出基于学习的混合畸变模型，用于CCTV相机长距离深度估计。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 长距离深度估计 相机标定 畸变模型 神经网络 CCTV相机

📋 核心要点

  1. 现有基于立体视觉的3D定位方法在长距离上精度受限，主要原因是相机镜头畸变模型的不足。
  2. 本文提出了一种混合畸变模型，结合传统高阶畸变模型和神经网络残差校正，以更精确地建模镜头畸变。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效提升长距离定位精度，最远可达5公里，并可将3D坐标转换到GIS地图上。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于长距离物体定位的相机畸变模型框架。现有的基于立体相机的3D定位方法受限于相机镜头非线性畸变模型的精度，通常只能在数百米范围内有效。为了解决这个问题，本文提出了一种混合方法，该方法首先扩展传统畸变模型，加入高阶项，然后使用基于神经网络的残差校正模型进行增强。这种混合方法显著提高了长距离定位性能，能够估计远达5公里的物体的3D位置。估计的3D坐标被转换为GIS坐标，并在GIS地图上进行可视化。实验验证表明，该框架具有鲁棒性和有效性，为长距离摄影测量应用中CCTV相机的标定提供了一种实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决CCTV相机在长距离（例如几公里）场景下的深度估计问题。现有方法主要依赖于传统的相机畸变模型，这些模型在高畸变情况下精度不足，导致远距离物体定位误差较大。直接使用神经网络建模畸变虽然有潜力，但难以收敛并准确估计相机参数。

核心思路：论文的核心思路是结合传统畸变模型和神经网络的优势，提出一种混合畸变模型。首先使用扩展的高阶多项式来初步校正畸变，然后利用神经网络学习残差畸变，从而更精确地建模复杂的镜头畸变。这种方法既利用了传统模型的先验知识，又通过神经网络学习了难以用传统方法建模的非线性畸变。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 扩展传统畸变模型：在传统径向和切向畸变模型的基础上，加入更高阶的畸变项，以更好地拟合镜头畸变。2) 神经网络残差校正：使用神经网络学习残差畸变，即传统模型校正后的剩余畸变。神经网络的输入是图像坐标，输出是残差畸变向量。3) 3D坐标估计与GIS映射：利用校正后的相机参数进行3D坐标估计，并将3D坐标转换到GIS坐标系，在地图上进行可视化。

关键创新：该方法最重要的创新点在于混合畸变模型的提出。与直接使用神经网络建模畸变相比，该方法更容易收敛，并且能够更好地利用传统模型的先验知识。与传统畸变模型相比，该方法能够更精确地建模复杂的镜头畸变，从而提高长距离定位精度。

关键设计：神经网络的具体结构未知，但其作用是学习残差畸变。损失函数的设计至关重要，可能包括重投影误差、3D点云对齐误差等。高阶畸变模型的阶数选择也需要根据具体镜头进行调整。论文中提到将3D坐标转换到GIS坐标系，这需要进行坐标系转换和地理配准。

📊 实验亮点

实验结果表明，该混合畸变模型能够显著提高长距离定位精度，最远可达5公里。通过与传统畸变模型进行对比，验证了该方法的有效性。论文还展示了将3D坐标转换到GIS地图上的可视化效果，进一步验证了该方法的实用性。具体的性能数据（例如定位误差的降低幅度）未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能交通、安防监控、城市规划等领域。例如，可以利用CCTV相机进行远距离车辆定位、人群密度估计、建筑物三维重建等。通过将3D坐标映射到GIS地图上，可以实现更直观的可视化和更精确的空间分析，为城市管理和决策提供支持。未来，该方法有望应用于自动驾驶、无人机导航等领域。

📄 摘要（原文）

Accurate camera models are essential for photogrammetry applications such as 3D mapping and object localization, particularly for long distances. Various stereo-camera based 3D localization methods are available but are limited to few hundreds of meters' range. This is majorly due to the limitation of the distortion models assumed for the non-linearities present in the camera lens. This paper presents a framework for modeling a suitable distortion model that can be used for localizing the objects at longer distances. It is well known that neural networks can be a better alternative to model a highly complex non-linear lens distortion function; on contrary, it is observed that a direct application of neural networks to distortion models fails to converge to estimate the camera parameters. To resolve this, a hybrid approach is presented in this paper where the conventional distortion models are initially extended to incorporate higher-order terms and then enhanced using neural network based residual correction model. This hybrid approach has substantially improved long-range localization performance and is capable of estimating the 3D position of objects at distances up to 5 kilometres. The estimated 3D coordinates are transformed to GIS coordinates and are plotted on a GIS map for visualization. Experimental validation demonstrates the robustness and effectiveness of proposed framework, offering a practical solution to calibrate CCTV cameras for long-range photogrammetry applications.