En av de mest populära tillvägagångssätten för multi-mål spårning är spårning-för-detektion. Nuvarande min-kostnadsflöde algoritmer som löser data association problem optimalt har tre huvudsakliga nackdelar: de är beräknings dyrt, de antar att hela videon ges som en batch, och de skala dåligt i minne och beräkning med längden på videosekvensen. I detta dokument tar vi upp var och en av dessa frågor, vilket resulterar i en beräknings- och minnesbunden lösning. För det första introducerar vi en dynamisk version av den på varandra följande kortast möjliga algoritmen som löser dataföreningens problem optimalt vid återanvändning av beräkningar, vilket resulterar i snabbare slutledning än standardlösare. För det andra tar vi itu med den optimala lösningen på dataföreningens problem när vi hanterar en inkommande ström av data (dvs. online-inställning). Slutligen presenterar vi vårt huvudsakliga bidrag som är en ungefärlig online-lösning med begränsat minne och beräkning som kan hantera videor av godtycklig längd medan du utför spårning i realtid. Vi demonstrerar effektiviteten hos våra algoritmer på KITI- och PETS2009-riktmärkena och visar den senaste prestandan, samtidigt som den är betydligt snabbare än befintliga lösare.
Lenz m.fl. REF föreslog en ungefärlig onlinelösning på problemet med minkostnadsnätverksflödet med begränsat minne och beräkning.
FollowMe: Efficient Online Min-Cost Flow Tracking with Bounded Memory and Computation
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}