論文の概要: Vehicle Detection and Tracking From Surveillance Cameras in Urban Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12414v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 18:21:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:29:36.327818
• Title: Vehicle Detection and Tracking From Surveillance Cameras in Urban Scenes
• Title（参考訳）: 都市景観における監視カメラからの車両検出と追跡
• Authors: Oumayma Messoussi, Felipe Gohring de Magalhaes, Francois Lamarre, Francis Perreault, Ibrahima Sogoba, Guillaume-Alexandre Bilodeau, Gabriela Nicolescu
• Abstract要約: 本稿では,多車車検出・追跡システムを提案する。 本手法は車種再識別機能を備えたIOU(Intersection-over-Union)トラッカーを拡張した。 UA-DETRACベンチマークでは,オンライン利用に適した処理速度を維持しながら,ベースラインMOT法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.54261903220931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting and tracking vehicles in urban scenes is a crucial step in many traffic-related applications as it helps to improve road user safety among other benefits. Various challenges remain unresolved in multi-object tracking (MOT) including target information description, long-term occlusions and fast motion. We propose a multi-vehicle detection and tracking system following the tracking-by-detection paradigm that tackles the previously mentioned challenges. Our MOT method extends an Intersection-over-Union (IOU)-based tracker with vehicle re-identification features. This allows us to utilize appearance information to better match objects after long occlusion phases and/or when object location is significantly shifted due to fast motion. We outperform our baseline MOT method on the UA-DETRAC benchmark while maintaining a total processing speed suitable for online use cases.
• Abstract（参考訳）: 都市部における車両の検知と追跡は、道路利用者の安全など、多くの交通関連アプリケーションにおいて重要なステップである。 多目的追跡(MOT)では、目標情報記述、長期閉塞、高速動作など、様々な課題が未解決のままである。 本稿では,前述した課題に対処するトラッキング・バイ・ディテクト・パラダイムに従って,複数車両検出・追跡システムを提案する。 車両再識別機能を備えたIOU(Intersection-over-Union)トラッカーを拡張したMOT手法を提案する。 これにより、物体の位置が高速な動きによって著しくずれた場合や、長時間の閉塞後の物体との整合性が向上する。 UA-DETRACベンチマークでは,オンライン利用に適した処理速度を維持しながら,ベースラインMOT法より優れている。

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