I detta dokument tar vi itu med två viktiga aspekter av flera mål spårning problem: 1) utforma en korrekt affinitet åtgärd för att associera upptäckter och 2) genomföra en effektiv och korrekt (nära) online flera mål spårning algoritm. När det gäller det första bidraget introducerar vi en ny Aggregated Local Flow Descriptor (ALFD) som kodar det relativa rörelsemönstret mellan ett par tidsmässigt avlägsna upptäckter med hjälp av långsiktiga räntepunkter (IPT). I genomsnitt på IPT ger ALFD en robust affinitetsmått för att uppskatta sannolikheten för matchning av detektioner oavsett applikationsscenarier. När det gäller ett annat bidrag, presenterar vi en nära-Online Multi-mål Tracking (NOMT) algoritm. Spårningsproblemet är formulerat som en data-association mellan mål och upptäckter i en temporal fönster, som utförs upprepade gånger vid varje ram. Medan du är effektiv, NOMT uppnår robusthet genom att integrera flera signaler inklusive ALFD metrisk, måldynamik, utseende likhet, och långsiktig bana legalisering i modellen. Vår ablativa analys verifierar ALFD:s överlägsenhet jämfört med andra konventionella affinitetsmått. Vi gör en omfattande experimentell utvärdering av två utmanande spårningsdataset, KITTI [16] och MOT [2] dataset. NOMT-metoden kombinerad med ALFD-metrisk uppnår den bästa noggrannheten i båda datauppsättningarna med betydande marginaler (ca 10 % högre MOTA) över den senaste tekniken.
Choi REF föreslog en metod för spårning av flera objekt nära internet för att formulera databindningen mellan tidigare spårade objekt och upptäckter i ett tidsfönster.
Near-Online Multi-target Tracking with Aggregated Local Flow Descriptor
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}