Vi föreslår en multi-objekt multi-kamera ram för att spåra ett stort antal tätt-rymdade objekt som snabbt rör sig i tre dimensioner. Vi formulerar problemet med att hitta korrespondenser över flera vyer som ett flerdimensionellt uppdragsproblem och använder en girig randomiserad adaptiv sökning för att lösa detta NPhard problem effektivt. För att ta hänsyn till ocklusioner slappnar vi av den en-till-en begränsning som en mätning motsvarar ett objekt och iterativt löser det avslappnade uppdragsproblemet. Efter korrespondenser etableras, objektbanor uppskattas genom steroskopisk rekonstruktion med hjälp av en epipolär-grannskapssökning. Vi inbäddade vår metod i en tracker-till-tracker multi-view fusionssystem som inte bara får tredimensionella banor av närrörliga objekt men också exakt löser spår osäkerheter som inte kunde lösas från enskilda vyer på grund av ocklusion. Vi utförde experiment för att bekräfta vårt giriga uppdragsförfarande och vår teknik för att återhämta oss från ocklusioner. Vi spårar hundratals flygande fladdermöss och ger en analys av deras gruppbeteende baserat på 150 rekonstruerade 3D banor.
Wu och Al. REF presenterade en multi-objekt multi-kamera ram för att spåra ett stort antal flygande objekt genom att använda en girig randomiserad adaptiv sökning förfarande.
Tracking a large number of objects from multiple views
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}