Abstrakt. I detta dokument presenteras ett multi-cue vision system för realtidsdetektering och spårning av fotgängare från ett fordon i rörelse. Detektionskomponenten innebär en kaskad av moduler, var och en med hjälp av kompletterande visuella kriterier för att successivt begränsa bilden sökutrymme, balansera robusthet och effektivitet överväganden. Novel är den täta integrationen av de på varandra följande modulerna: (sparse) stereobaserad ROI-generering, formbaserad detektion, texturbaserad klassificering och (dense) stereobaserad verifiering. Till exempel aktiverar formbaserad detektion en viktad kombination av texturbaserade klassificeringar, var och en anpassad till en viss kroppsställning. Utförandet av enskilda moduler och deras interaktion analyseras med hjälp av mottagarens operatörsegenskaper (ROC). En sekventiell optimeringsteknik möjliggör en successiv kombination av enskilda ROC, vilket ger optimerade systemparameterinställningar på ett systematiskt sätt, vilket undviker ad-hoc parameter tuning. Användningsberoende processbegränsningar kan integreras i optimeringsförfarandet. Resultat från omfattande fälttester i svåra stadstrafikförhållanden tyder på att systemets prestanda ligger i framkant.
Gavrila och Munder REF föreslog en multicue-objektmodell inom en Bayesiansk ram för detektering och spårning baserad på partikelfiltrering från ett fordon i rörelse.
Multi-cue Pedestrian Detection and Tracking from a Moving Vehicle
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}