Abstract-I detta papper, vi tar itu med problemet med multiperson spårning i livliga fotgängare zoner med hjälp av en stereo rigg monterad på en mobil plattform. Problemets komplexitet kräver en integrerad lösning som extraherar så mycket visuell information som möjligt och kombinerar den genom kognitiva återkopplingscykler. Vi föreslår ett sådant tillvägagångssätt, som tillsammans uppskattar kameraposition, stereodjup, objektdetektering och spårning. Samspelet mellan dessa komponenter representeras av en grafisk modell. Eftersom modellen måste innehålla objekt-objekt-interaktioner och tidsbundna länkar till tidigare ramar, är direkt slutledning oåtkomlig. Vi föreslår därför ett tvåstegsförfarande: för varje ram löser vi först en förenklad version av modellen (utan hänsyn till interaktioner och tidskontinuitet) för att uppskatta scengeometrin och en överfullständig uppsättning objektdetekteringer. Konditionerade på dessa resultat tar vi sedan upp objektinteraktioner, spårning och förutsägelse i ett andra steg. Tillvägagångssättet utvärderas experimentellt på flera långa och svåra videosekvenser från livliga platser i innerstaden. Våra resultat visar att den föreslagna integrationen gör det möjligt att leverera robusta spårningsprestanda i miljöer med realistisk komplexitet.
Ess m.fl. REF tar upp problemet med multi personspårning och detektion med hjälp av ett stereoseendesystem monterat på en mobil plattform, med integrering av visuell odometri, djupuppskattning och fotgängardetektering för förbättrad perception.
Robust Multiperson Tracking from a Mobile Platform
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}