Monokulära kameror är en av de vanligaste sensorerna i bilindustrin för autonoma fordon. En stor nackdel med hjälp av en monokulär kamera är att den bara gör observationer i det tvådimensionella bildplanet och inte direkt kan mäta avståndet till objekt. I detta dokument strävar vi efter att fylla denna lucka genom att utveckla en multi-objekt spårningsalgoritm som tar en bild som ingång och producerar banor av upptäckta objekt i ett globalt koordinatsystem. Vi löser detta genom att använda ett djupt neuralt nätverk tränat för att upptäcka och uppskatta avståndet till objekt från en enda ingångsbild. Upptäckten från en sekvens av bilder matas in i ett toppmodernt Poisson multi-Bernoulli blandningsspårningsfilter. Kombinationen av den lärda detektorn och PMBM-filtret resulterar i en algoritm som uppnår 3D-spårning med endast monokamerabilder som ingång. Algoritmens prestanda utvärderas både i 3D-världskoordinater och 2D-bildkoordinater med hjälp av allmänt tillgängliga KITTI-objektspårningsdata. Algoritmen visar förmågan att exakt spåra objekt, korrekt hantera databindningar, även när det finns en stor överlappning av objekten i bilden, och är en av de högst presterande algoritmerna på KITI- objektspårningsriktmärket. Dessutom är algoritmen effektiv, körs i genomsnitt nära 20 ramar per sekund. Symposiet IEEE Intelligent Vehicles (IV)
Scheidegger m.fl. REF löser ett liknande problem genom att träna ett neuralt nätverk för att upptäcka och uppskatta avståndet till objekt från en enda ingångsbild.
Mono-Camera 3D Multi-Object Tracking Using Deep Learning Detections and PMBM Filtering
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}