Spårning i urbana gatuscener spelar en central roll i autonoma system som självkörande bilar. De flesta av de nuvarande visionsbaserade spårningsmetoderna utför spårning i bilddomänen. Andra metoder, t.ex. baserat på LIDAR och radar, spår endast i 3D. Medan vissa visionsbaserade spårningsmetoder åberopar 3D-information i delar av sin pipeline, och vissa 3D-baserade metoder använder bildbaserad information i komponenter i sin strategi, föreslår vi att vi använder bild-och världsrymdsinformation gemensamt genom hela vår metod. Vi presenterar vår spårningsledning som en 3D förlängning av bildbaserad spårning. Från att förbättra detektionerna med 3D-mätningar till de rapporterade positionerna för varje spårat objekt, använder vi 3D-information i världsrymden i varje steg av bearbetningen. Vi åstadkommer detta genom vårt nya kopplade 2D-3D Kalman-filter, kombinerat med ett konceptuellt rent och utbyggbart hypothesize- och select-ramverk. Vårt tillvägagångssätt stämmer överens med den senaste tekniken på det officiella KITI-riktmärket, som endast utför utvärdering i 2D-avbildningsdomänen. Ytterligare experiment visar betydande förbättringar i 3D-lokalisering precision genom att möjliggöra vår kopplade 2D-3D-spårning.
REF föreslår ett 2D-3D Kalman-filter för att gemensamt utnyttja observationen från bilden och 3D-världen.
Combined image- and world-space tracking in traffic scenes
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}