論文の概要: Synthehicle: Multi-Vehicle Multi-Camera Tracking in Virtual Cities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14167v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 11:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-31 13:08:28.994819
• Title: Synthehicle: Multi-Vehicle Multi-Camera Tracking in Virtual Cities
• Title（参考訳）: synthehicle: 仮想都市におけるマルチカメラトラッキング
• Authors: Fabian Herzog, Junpeng Chen, Torben Teepe, Johannes Gilg, Stefan H\"ormann, Gerhard Rigoll
• Abstract要約: 複数の車両の追跡とセグメンテーションのための大規模な合成データセットを複数重なり合うカメラビューと非重なり合うカメラビューで提示する。 データセットは17時間のラベル付きビデオ素材で構成され、64の異なる日、雨、夜のシーンで340台のカメラから記録されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4855664250147465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smart City applications such as intelligent traffic routing or accident prevention rely on computer vision methods for exact vehicle localization and tracking. Due to the scarcity of accurately labeled data, detecting and tracking vehicles in 3D from multiple cameras proves challenging to explore. We present a massive synthetic dataset for multiple vehicle tracking and segmentation in multiple overlapping and non-overlapping camera views. Unlike existing datasets, which only provide tracking ground truth for 2D bounding boxes, our dataset additionally contains perfect labels for 3D bounding boxes in camera- and world coordinates, depth estimation, and instance, semantic and panoptic segmentation. The dataset consists of 17 hours of labeled video material, recorded from 340 cameras in 64 diverse day, rain, dawn, and night scenes, making it the most extensive dataset for multi-target multi-camera tracking so far. We provide baselines for detection, vehicle re-identification, and single- and multi-camera tracking. Code and data are publicly available.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントなトラフィックルーティングや事故防止といったスマートシティのアプリケーションは、正確な車両のローカライゼーションと追跡にコンピュータビジョン方式に依存している。 正確なラベル付きデータが少ないため、複数のカメラから3dで車両を検出・追跡することは困難である。 複数の車両の追跡とセグメンテーションのための大規模な合成データセットを複数重なり合うカメラビューと非重なり合うカメラビューで提示する。 既存の2Dバウンディングボックスの追跡真実のみを提供するデータセットとは異なり、我々のデータセットには、カメラと世界座標における3Dバウンディングボックスの完全なラベル、深さ推定、セマンティックとパノプティクスのセグメンテーションが含まれています。 このデータセットは、64の異なる日、雨、夜明け、夜の場面で340台のカメラから記録された17時間のラベル付きビデオ素材で構成されており、これまでマルチターゲットのマルチカメラ追跡のための最も広範なデータセットとなっている。 検出、車両再識別、シングルカメラとマルチカメラトラッキングのためのベースラインを提供する。 コードとデータは公開されている。

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