I denna studie föreslås en multihypotesspårningsalgoritm (MHT) för multi-target multi-camera tracking (MCT) med osammanhängande vyer. Författarnas metod bildar spårhypotesträd, och varje gren av dem representerar en multi-kamera spår av ett mål som kan röra sig inom en kamera samt flytta över kameror. Dessutom utförs multi-målspårning inom en kamera samtidigt med trädbildningen genom att manipulera en status för varje spårhypotes. Varje status representerar tre olika stadier av en multi-kamera spår: spårning, sökning och slut-av-spår. Spårningsstatus innebär att mål spåras av en enda kamera tracker. I sökstatusen undersöks de försvunna målen om de dyker upp igen i andra kameror. End-of-track status gör att målet lämnade kameranätverket på grund av dess långa osynlighet. Dessa tre status hjälper MHT att bilda spår-hypotes träd för multi-kamera spårning. Dessutom uppvisar de en gating teknik för att eliminera osannolik observation-to-track association. I experimenten utvärderar de den föreslagna metoden med hjälp av två datauppsättningar, DukeMTMC och NLPR_MCT, som visar att den föreslagna metoden överträffar den senaste metoden när det gäller att förbättra noggrannheten. Dessutom visar de att den föreslagna metoden kan fungera i realtid och online. Ett stort antal kameror har nyligen sänts ut för att täcka ett stort område. Dessutom blir spårning av flera mål i ett kameranätverk ett viktigt och utmanande problem i visuella övervakningssystem eftersom personövervakning i stort område är kostsamt och kräver mycket arbete. Därför är det önskvärt att utveckla multi-mål multi-camera tracking (MTMCT) algoritm. I den här artikeln är vårt mål att utveckla en algoritm som kan spåra flera mål (särskilt för fotgängare i detta arbete) i ett kameranätverk. Målen kan röra sig inom en kamera eller flytta till en annan kamera och täckningen av varje kamera överlappar inte varandra. För att uppnå detta mål måste vi lösa både enkelkameraspårning (SCT) och multikameraspårning (MCT). Det har gjorts stora ansträngningar för SCT, medan relativt mindre insatser har gjorts för MCT med skilda åsikter. Dessutom fokuserar de flesta MCT-strategier [1] [2] [3] endast på att spåra mål över kameror genom att anta löst SCT i förväg, vilket innebär att gemensamt spåra flera mål i både inom och över kameror fortfarande återstår att utforska mycket ytterligare [4]. Den föreslagna MHT-algoritmen spårar mål över kameror genom att bibehålla identiteten på observationer som erhålls genom att lösa SCT som spårar mål inom kameran. Därför spårar vår metod gemensamt mål både inom och över kameror. I detta arbete använder vi realtids- och onlinemetoden[5] för att producera observationer genom att spåra flera mål inom kameran. Dessa observationer från varje kamera matas in i den föreslagna MHT-algoritmen som löser MCT-problemet. Den föreslagna MHT-algoritmen bildar spårhypotesträd med erhållna observationer antingen genom att lägga till en barnnod till hypotesträdet, som beskriver sambandet mellan en observation och en befintlig spårhypotes, eller genom att skapa ett nytt träd med en rotnod som indikerar en observation, som beskriver inledningen av en ny multikamerabana. Varje gren i spårhypotes träd representerar olika över kameran data association resultat (dvs. en multi-camera spår). Att arbeta i samförstånd med SCT, varje nod i spår-hypotes träd betecknar vissa observationer och alla blad noder har en status. Det finns tre statuser för den föreslagna MHT och var och en av dem representerar ett annat stadium av en multi-camera spår, spårning, sökning och end-of-track. Med status, MHT kan bilda spår-hypotes träd samtidigt lösa SCT för att producera observationer. Sedan väljer den den bästa uppsättningen spårhypoteser som multi-kamera spår från spår-hypotes träd. Dessutom föreslår vi en gatingmekanism för att eliminera osannolik observation-till-spår-parning, vilket också hindrar spårhypotesträd från onödig tillväxt. Vi föreslår två gating mekanismer, speed gating och temporal gating för att hantera olika spårning scenarier (tracking mål på markplanet eller bildplan). För utseendet hos en observation, använde vi enkel genomsnittlig färghistogram som en utseendemodell efter Convolutional Pose Machine[6] appliceras på en bild lapp av en person för att fånga pose variation. De experimentella resultaten visar att vår metod uppnår toppmoderna prestanda på DukeMTMC-datauppsättningen och fungerar jämförbart med den toppmoderna metoden på NLPR_MCT-datauppsättningen. Dessutom visar vi att den föreslagna metoden kan fungera i realtid med SCT i realtid i avsnitt 4.5. Återstoden av detta dokument organiserades enligt följande. I Avsnitt 2 går vi igenom relevanta tidigare arbeten. Den detaljerade förklaringen av den föreslagna metoden ges i avsnitt 3. I avsnitt 3.1 beskrivs hur den föreslagna MHT bildar spårhypotesträd samtidigt som den fungerar med SCT. Den föreslagna gatingmekanismen förklaras i avsnitt 3.2. I Avsnitt 4 rapporterar vi experimentresultat med utförda på DukeMTMC och NLPR_MCT dataset. Slutligen avslutar vi dokumentet i avsnitt 5. En kameraspårning (SCT), som spårar flera mål i en enda scen, kallas också multi-objekt spårning (MOT). Många strategier har föreslagits för att förbättra MOT. Track-bydetektion, som optimerar en global objektiv funktion över många ramar har dykt upp som en kraftfull MOT algoritm under de senaste åren [7]. Nätverksflödesbaserade metoder är framgångsrika metoder inom spår-för-detekteringsteknik [8] [9] [10]. Dessa metoder optimerar effektivt sin objektiva funktion med hjälp av push-relabel [9] pp. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Författare i REF använde spårhypotesträd för att lösa spårning i flera kameror.
Multiple Hypothesis Tracking Algorithm for Multi-Target Multi-Camera Tracking with Disjoint Views
{'venue': 'IET image processing, Volume: 12, Issue: 7, 7 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}