論文の概要: Real-time 3D Deep Multi-Camera Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11753v1
- Date: Thu, 26 Mar 2020 06:08:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 21:50:30.901417
- Title: Real-time 3D Deep Multi-Camera Tracking
- Title（参考訳）: リアルタイム3次元深層カメラ追跡
- Authors: Quanzeng You, Hao Jiang
- Abstract要約: 本稿では,DMCT(Deep Multi-Camera Tracking)を提案する。
本システムは,リアルタイム性能を維持しつつ,最先端のトラッキング結果を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.494550690138775
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tracking a crowd in 3D using multiple RGB cameras is a challenging task. Most
previous multi-camera tracking algorithms are designed for offline setting and
have high computational complexity. Robust real-time multi-camera 3D tracking
is still an unsolved problem. In this work, we propose a novel end-to-end
tracking pipeline, Deep Multi-Camera Tracking (DMCT), which achieves reliable
real-time multi-camera people tracking. Our DMCT consists of 1) a fast and
novel perspective-aware Deep GroudPoint Network, 2) a fusion procedure for
ground-plane occupancy heatmap estimation, 3) a novel Deep Glimpse Network for
person detection and 4) a fast and accurate online tracker. Our design fully
unleashes the power of deep neural network to estimate the "ground point" of
each person in each color image, which can be optimized to run efficiently and
robustly. Our fusion procedure, glimpse network and tracker merge the results
from different views, find people candidates using multiple video frames and
then track people on the fused heatmap. Our system achieves the
state-of-the-art tracking results while maintaining real-time performance.
Apart from evaluation on the challenging WILDTRACK dataset, we also collect two
more tracking datasets with high-quality labels from two different environments
and camera settings. Our experimental results confirm that our proposed
real-time pipeline gives superior results to previous approaches.
- Abstract（参考訳）: 複数のRGBカメラを使って3Dで群衆を追跡することは難しい課題だ。
従来のマルチカメラトラッキングアルゴリズムのほとんどは、オフライン設定用に設計されており、計算の複雑さが高い。
ロバストなリアルタイムマルチカメラ3Dトラッキングはまだ未解決の問題だ。
本研究では,エンド・ツー・エンドのトラッキングパイプラインであるディープ・マルチカメラ・トラッキング(dmct)を提案し,信頼性の高いリアルタイム・マルチカメラ・パーソン・トラッキングを実現する。
私たちのDMCTは
1)高速かつ斬新な視点対応Deep GroudPoint Network
2)地上面占有熱マップ推定のための融合手順
3)人物検出のための新しいディープ・スピープ・ネットワーク
4) 高速で正確なオンライントラッカー。
本設計では,深層ニューラルネットワークのパワーを完全に解き放ち,各カラー画像における各人物の「接地点」を推定し,効率的かつロバストに動作するように最適化する。
我々の融合手順、ネットワークとトラッカーは、異なるビューから結果をマージし、複数のビデオフレームを使って候補者を見つけ、融合したヒートマップで人々を追跡します。
本システムは,リアルタイム性能を維持しつつ,最先端の追跡結果を実現する。
WILDTRACKデータセットの評価とは別に、2つの異なる環境とカメラ設定から高品質なラベルを持つ2つの追跡データセットも収集する。
実験結果から,提案した実時間パイプラインが従来手法よりも優れていることを確認した。
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