Fugu-MT 論文翻訳(概要): Traffic-Aware Multi-Camera Tracking of Vehicles Based on ReID and Camera Link Model

論文の概要: Traffic-Aware Multi-Camera Tracking of Vehicles Based on ReID and Camera Link Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09785v2
Date: Sun, 30 Aug 2020 04:47:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-26 08:04:18.886452
Title: Traffic-Aware Multi-Camera Tracking of Vehicles Based on ReID and Camera Link Model
Title（参考訳）: ReIDとカメラリンクモデルに基づく車両の交通対応マルチカメラ追跡
Authors: Hung-Min Hsu, Yizhou Wang, Jenq-Neng Hwang
Abstract要約: MTMCT(Multi-target Multi-camera Tracking)は,スマートシティアプリケーションにおいて重要な技術である。本稿では,車載用MTMCTフレームワークを提案する。提案するMTMCTは,CityFlowデータセットを用いて評価し,IDF1の74.93%の新たな最先端性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.850588717944916
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-target multi-camera tracking (MTMCT), i.e., tracking multiple targets across multiple cameras, is a crucial technique for smart city applications. In this paper, we propose an effective and reliable MTMCT framework for vehicles, which consists of a traffic-aware single camera tracking (TSCT) algorithm, a trajectory-based camera link model (CLM) for vehicle re-identification (ReID), and a hierarchical clustering algorithm to obtain the cross camera vehicle trajectories. First, the TSCT, which jointly considers vehicle appearance, geometric features, and some common traffic scenarios, is proposed to track the vehicles in each camera separately. Second, the trajectory-based CLM is adopted to facilitate the relationship between each pair of adjacently connected cameras and add spatio-temporal constraints for the subsequent vehicle ReID with temporal attention. Third, the hierarchical clustering algorithm is used to merge the vehicle trajectories among all the cameras to obtain the final MTMCT results. Our proposed MTMCT is evaluated on the CityFlow dataset and achieves a new state-of-the-art performance with IDF1 of 74.93%.
Abstract（参考訳）: マルチターゲットマルチカメラトラッキング(mtmct、multi-target multi-camera tracking)は、スマートシティアプリケーションにとって重要な技術である。本稿では,tsct(traffic-aware single camera tracking)アルゴリズム,reid(traffic-based camera link model)のためのclm(traffic-based camera link model),およびクロスカメラ車両トラジェクタを得る階層クラスタリングアルゴリズムからなる,車両用有効で信頼性の高いmtmctフレームワークを提案する。まず、車両の外観、幾何学的特徴、およびいくつかの一般的な交通シナリオを共同で検討するTSCTを提案し、各カメラ内の車両を別々に追跡する。第二に、軌跡に基づくCLMを採用して、隣接する一対のカメラ間の関係を容易にし、後続の車両ReIDに時間的注意を伴う時空間制約を加える。第三に、階層的クラスタリングアルゴリズムは、全てのカメラ間の車両軌跡をマージして最終的なTMCT結果を得る。提案するMTMCTは,CityFlowデータセットを用いて評価し,IDF1の74.93%の新たな最先端性能を実現する。

関連論文リスト

City-Scale Multi-Camera Vehicle Tracking System with Improved Self-Supervised Camera Link Model [0.0]
本稿では,自己監督型カメラリンクモデルを用いた,革新的なマルチカメラ車両追跡システムを提案する。提案手法は,61.07%のIDF1スコアを有するCityFlow V2ベンチマークにおいて,自動カメラリンク方式の最先端性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-18T17:28:35Z)
Multi-Object Tracking with Camera-LiDAR Fusion for Autonomous Driving [0.764971671709743]
提案したMOTアルゴリズムは、3段階のアソシエーションプロセスと、検出された動的障害物の運動を推定する拡張カルマンフィルタと、トラック管理フェーズとを備える。多くの最先端のマルチモーダルMOTアプローチとは異なり、提案アルゴリズムはエゴのグローバルなポーズの地図や知識に依存しない。このアルゴリズムはシミュレーションと実世界のデータの両方で検証され、良好な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-06T23:49:16Z)
Multi-target multi-camera vehicle tracking using transformer-based camera link model and spatial-temporal information [29.34298951501007]
複数のカメラにまたがる車両の多目的マルチカメラ追跡は、スマートシティとインテリジェントな交通システムを開発する上で重要な応用である。車両のMTMCTの主な課題は、同一車両のクラス内変動と異なる車両間のクラス間類似性である。クロスカメラトラッキングを実現するために,空間的・時間的フィルタリングを用いたトランスフォーマーベースカメラリンクモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-18T22:27:08Z)
Scalable and Real-time Multi-Camera Vehicle Detection, Re-Identification, and Tracking [58.95210121654722]
理想化されたビデオストリームやキュレートされたビデオストリームの代わりに,リアルタイムで低解像度のCCTVを処理する,リアルタイムな都市規模のマルチカメラ車両追跡システムを提案する。私たちの手法は、公共のリーダーボードで上位5人のパフォーマーにランク付けされています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-15T12:47:01Z)
Know Your Surroundings: Panoramic Multi-Object Tracking by Multimodality Collaboration [56.01625477187448]
MMPAT(MultiModality PAnoramic Multi-object Tracking framework)を提案する。 2次元パノラマ画像と3次元点雲を入力とし、マルチモーダルデータを用いて目標軌道を推定する。提案手法は,検出タスクと追跡タスクの両方においてMMPATが最高性能を達成するJRDBデータセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-31T03:16:38Z)
Multi-Target Multi-Camera Tracking of Vehicles using Metadata-Aided Re-ID and Trajectory-Based Camera Link Model [32.01329933787149]
メタデータ支援再識別(MA-ReID)とトラジェクトリベースカメラリンクモデル(TCLM)に基づく車両のマルチターゲットマルチカメラ追跡のための新しいフレームワークを提案する。提案手法はcityflowデータセット上で評価され,idf176.77%となり,最先端mtmct法を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-03T23:20:37Z)
Monocular Quasi-Dense 3D Object Tracking [99.51683944057191]
周囲の物体の将来の位置を予測し、自律運転などの多くのアプリケーションで観測者の行動を計画するためには、信頼性と正確な3D追跡フレームワークが不可欠である。移動プラットフォーム上で撮影された2次元画像のシーケンスから,移動物体を時間とともに効果的に関連付け,その全3次元バウンディングボックス情報を推定するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-12T15:30:02Z)
Online Clustering-based Multi-Camera Vehicle Tracking in Scenarios with overlapping FOVs [2.6365690297272617]
マルチターゲットマルチカメラ(MTMC)車両追跡は,視覚的交通監視において重要な課題である。本稿では,MTMC追跡のための新しい低遅延オンライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-08T09:55:55Z)
Towards Autonomous Driving: a Multi-Modal 360$^{\circ}$ Perception Proposal [87.11988786121447]
本稿では,自動運転車の3次元物体検出と追跡のためのフレームワークを提案する。このソリューションは、新しいセンサ融合構成に基づいて、正確で信頼性の高い道路環境検出を提供する。自動運転車に搭載されたシステムの様々なテストは、提案された知覚スタックの適合性を評価することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-21T20:36:21Z)
Dense Scene Multiple Object Tracking with Box-Plane Matching [73.54369833671772]
マルチオブジェクトトラッキング(MOT)はコンピュータビジョンにおいて重要なタスクである。密集したシーンにおけるMOT性能を改善するために,Box-Plane Matching (BPM)法を提案する。 3つのモジュールの有効性により、ACM MM Grand Challenge HiEve 2020において、私たちのチームはトラック1のリーダーボードで1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-30T16:39:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。