論文の概要: Scalable and Real-time Multi-Camera Vehicle Detection,
Re-Identification, and Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07442v1
- Date: Fri, 15 Apr 2022 12:47:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-18 16:48:55.659726
- Title: Scalable and Real-time Multi-Camera Vehicle Detection,
Re-Identification, and Tracking
- Title（参考訳）: スケーラブルでリアルタイムなマルチカメラ車両検出,再識別,トラッキング
- Authors: Pirazh Khorramshahi, Vineet Shenoy, Michael Pack, Rama Chellappa
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.95210121654722
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-camera vehicle tracking is one of the most complicated tasks in
Computer Vision as it involves distinct tasks including Vehicle Detection,
Tracking, and Re-identification. Despite the challenges, multi-camera vehicle
tracking has immense potential in transportation applications including speed,
volume, origin-destination (O-D), and routing data generation. Several recent
works have addressed the multi-camera tracking problem. However, most of the
effort has gone towards improving accuracy on high-quality benchmark datasets
while disregarding lower camera resolutions, compression artifacts and the
overwhelming amount of computational power and time needed to carry out this
task on its edge and thus making it prohibitive for large-scale and real-time
deployment. Therefore, in this work we shed light on practical issues that
should be addressed for the design of a multi-camera tracking system to provide
actionable and timely insights. Moreover, we propose a real-time city-scale
multi-camera vehicle tracking system that compares favorably to computationally
intensive alternatives and handles real-world, low-resolution CCTV instead of
idealized and curated video streams. To show its effectiveness, in addition to
integration into the Regional Integrated Transportation Information System
(RITIS), we participated in the 2021 NVIDIA AI City multi-camera tracking
challenge and our method is ranked among the top five performers on the public
leaderboard.
- Abstract（参考訳）: マルチカメラの車両追跡は、車両検出、追跡、再識別などの異なるタスクを含むコンピュータビジョンにおいて最も複雑なタスクの1つである。
課題にもかかわらず、マルチカメラ車両の追跡は、速度、ボリューム、オリジンデスティネーション(o-d)、ルーティングデータ生成など、輸送アプリケーションにおいて大きな可能性を秘めている。
近年,マルチカメラトラッキング問題に対処する研究がいくつかある。
しかしながら、高品質なベンチマークデータセットの精度向上に向けた努力の大部分は、低解像度なカメラ解像度、圧縮アーティファクト、その端でこのタスクを実行するのに必要な膨大な計算能力と時間を無視しながら、大規模かつリアルタイムなデプロイメントを禁止している。
そこで本研究では,動作可能なタイムリーな洞察を提供するために,マルチカメラトラッキングシステムの設計に対処すべき実用的課題について述べる。
さらに,実世界の低解像度cctvを理想的かつキュレートされたビデオストリームに代えて処理し,計算集約的な代替手段と比較し,リアルタイム都市規模のマルチカメラ車両追跡システムを提案する。
その効果を示すために,地域統合交通情報システム(ritis)への統合に加えて,2021年のnvidia ai city multi-camera tracking challengeにも参加し,この手法を一般のリーダボード上で上位5位にランクインした。
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