Fugu-MT 論文翻訳(概要): Orientation-Discriminative Feature Representation for Decentralized Pedestrian Tracking

論文の概要: Orientation-Discriminative Feature Representation for Decentralized Pedestrian Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13237v1
Date: Sat, 26 Feb 2022 22:03:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-03 07:19:08.041259
Title: Orientation-Discriminative Feature Representation for Decentralized Pedestrian Tracking
Title（参考訳）: 分散歩行者追跡のための方向弁別特徴表現
Authors: Vikram Shree, Carlos Diaz-Ruiz, Chang Liu, Bharath Hariharan, and Mark Campbell
Abstract要約: 本稿では,センサネットワークを用いた分散型歩行者追跡の問題に焦点をあてる。本稿では,歩行者の外観情報を特徴付けるコミュニケーション効率,方向識別的特徴表現を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.609615254658674
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper focuses on the problem of decentralized pedestrian tracking using a sensor network. Traditional works on pedestrian tracking usually use a centralized framework, which becomes less practical for robotic applications due to limited communication bandwidth. Our paper proposes a communication-efficient, orientation-discriminative feature representation to characterize pedestrian appearance information, that can be shared among sensors. Building upon that representation, our work develops a cross-sensor track association approach to achieve decentralized tracking. Extensive evaluations are conducted on publicly available datasets and results show that our proposed approach leads to improved performance in multi-sensor tracking.
Abstract（参考訳）: 本稿では,センサネットワークを用いた分散歩行者追跡の問題に着目する。歩行者追跡に関する従来の研究は、通常は集中型のフレームワークを使用しており、通信帯域が限られているため、ロボットアプリケーションでは実用的ではない。本稿では,センサ間で共有可能な歩行者の外観情報を特徴付けるための,コミュニケーション効率,方向識別的特徴表現を提案する。この表現に基づいて,分散トラッキングを実現するためのクロスセンサトラックアソシエーション手法を開発した。公開データセット上で広範な評価を行い,提案手法がマルチセンサトラッキングの性能向上につながることを示す。

関連論文リスト

Enhancing Indoor Mobility with Connected Sensor Nodes: A Real-Time, Delay-Aware Cooperative Perception Approach [11.427488895308073]
本稿では,室内環境に対するリアルタイム・遅延認識協調認識システムを提案する。このシステムは、ノード間でデータを同期して集約する、遅延認識のグローバルな認識を備えている。本実験は, ベースラインと比較して, 検出精度と遅延に対する堅牢性に大きな改善が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T21:31:45Z)
Learning Where to Look: Self-supervised Viewpoint Selection for Active Localization using Geometrical Information [68.10033984296247]
本稿では, 位置決めの精度を高めるために, 視点選択の重要性を強調し, アクティブな位置決め領域について検討する。私たちのコントリビューションは、リアルタイム操作用に設計されたシンプルなアーキテクチャ、自己教師付きデータトレーニング方法、および実世界のロボティクスアプリケーションに適した計画フレームワークにマップを一貫して統合する能力による、データ駆動型アプローチの使用に関するものです。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-22T12:32:09Z)
Cognitive TransFuser: Semantics-guided Transformer-based Sensor Fusion for Improved Waypoint Prediction [38.971222477695214]
RGB-LIDARベースのマルチタスク機能融合ネットワークであるCognitive TransFuserは、安全で完全な道路ナビゲーションのために、ベースラインネットワークを大幅に拡張し、超える。提案したネットワークをCown05 Short と Town05 Long Benchmarkで広範囲な実験により検証し,44.2 FPSのリアルタイム推論時間を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-04T03:59:10Z)
Pedestrian Detection: Domain Generalization, CNNs, Transformers and Beyond [82.37430109152383]
その結果、現在の歩行者検知器は、クロスデータセット評価において、たとえ小さな領域シフトであっても処理が不十分であることがわかった。限定的な一般化は、その方法と現在のデータ源の2つの主要な要因に帰着する。本稿では、一般化を改善する進歩的な微調整戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-10T06:00:26Z)
Benchmarking high-fidelity pedestrian tracking systems for research, real-time monitoring and crowd control [55.41644538483948]
実生活環境における高忠実な歩行者追跡は,群集動態研究において重要なツールである。この技術が進歩するにつれて、社会においても益々有用になってきている。歩行者追跡技術の研究と技術に成功させるためには、正確さの検証とベンチマークが不可欠である。我々は、プライバシーに配慮した歩行者追跡技術のためのベンチマークスイートをコミュニティのオープンスタンダードに向けて提示し、議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-26T11:45:26Z)
Tracking by Joint Local and Global Search: A Target-aware Attention based Approach [63.50045332644818]
本研究では、ロバストな追跡のための局所的・グローバルな共同探索を行うための新たな目標認識型アテンション機構(TANet)を提案する。具体的には、ターゲットオブジェクトパッチと連続ビデオフレームの特徴を抽出し、それらをデコーダネットワークに追従して、ターゲットを意識したグローバルアテンションマップを生成する。追跡手順において、ロバストな追跡のための候補探索領域を探索することにより、ターゲット認識の注意を複数のトラッカーと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-09T06:54:15Z)
Data-Driven Distributed State Estimation and Behavior Modeling in Sensor Networks [5.817715558396024]
センサネットワークにおける状態推定と行動学習の同時学習の問題を定式化する。本稿では,ガウス過程に基づくベイズフィルタ(GP-BayesFilters)をオンライン分散環境に拡張することで,シンプルで効果的な解を提案する。提案手法の有効性は,マルチロボットプラットフォームから収集した合成データとデータの両方を用いて,未知の動作行動を持つ物体の追跡に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-22T21:31:18Z)
Vision Meets Wireless Positioning: Effective Person Re-identification with Recurrent Context Propagation [120.18969251405485]
既存の人物再識別方法は、歩行者を捕獲する視覚センサーに依存している。携帯電話は、無線測位信号の形で、WiFiや携帯電話ネットワークによって感知することができる。本稿では,視覚データと無線位置決めデータの間で情報伝達を可能にする新しいコンテキスト伝搬モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-10T14:19:15Z)
RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking [22.351109024452462]
両タスクがミッションクリティカルな自律運転におけるトラッキング・バイ・検出パラダイムに注目した。本稿では、一般的な単一ステージのRetinaNetアプローチを改良したRetinaTrackと呼ばれる、概念的にシンプルで効率的な検出と追跡のジョイントモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-30T23:46:29Z)
Generalizable Pedestrian Detection: The Elephant In The Room [82.37430109152383]
既存の最先端の歩行者検出器は、同じデータセット上でトレーニングやテストを行う際には、非常によく機能するが、データセット間の評価では、十分に一般化されていない。ウェブをクロールすることで収集される多様で高密度なデータセットは、歩行者検出のための事前学習の効率的な情報源であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-19T14:14:52Z)

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。