I detta dokument föreslår vi en ram för att spåra flera samverkande mål i ett brett kameranätverk som består av både överlappande och icke-överlappande kameror. Vår metod är motiverad av observationer som både individer och grupper av mål interagerar med varandra i naturliga scener. Vi associerar varje rå målbana (dvs. en traillet) med ett grupptillstånd, vilket indikerar om banan tillhör en individ eller en grupp. Strukturstöd Vector Machine (SSVM) tillämpas på gruppen stater för att avgöra om sammanslagning eller split händelser förekommer i scenen. Informationsfusion mellan flera överlappande kameror hanteras med hjälp av ett homography-baserat röstsystem. Problemet med att spåra flera interagerande mål omvandlas sedan till ett nätverksflöde problem, för vilket lösningen kan erhållas med K-kortaste banor algoritm. Vi visar effektiviteten av den föreslagna algoritmen på den utmanande VideoWeb dataset där en stor mängd multi-person interaktionsaktiviteter är närvarande. Jämförande analys med toppmoderna metoder visas också.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF spårade flera samverkande mål genom att formulera problemet i nätverksflödesproblem.
Tracking multiple interacting targets in a camera network
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}