論文の概要: Multi-target multi-camera vehicle tracking using transformer-based
camera link model and spatial-temporal information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07805v1
- Date: Wed, 18 Jan 2023 22:27:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 16:02:56.268813
- Title: Multi-target multi-camera vehicle tracking using transformer-based
camera link model and spatial-temporal information
- Title（参考訳）: 変圧器型カメラリンクモデルと時空間情報を用いたマルチターゲットマルチカメラ車両追跡
- Authors: Hsiang-Wei Huang, Jenq-Neng Hwang
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.108515399218945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-target multi-camera tracking (MTMCT) of vehicles, i.e. tracking
vehicles across multiple cameras, is a crucial application for the development
of smart city and intelligent traffic system. The main challenges of MTMCT of
vehicles include the intra-class variability of the same vehicle and
inter-class similarity between different vehicles and how to associate the same
vehicle accurately across different cameras under large search space. Previous
methods for MTMCT usually use hierarchical clustering of trajectories to
conduct cross camera association. However, the search space can be large and
does not take spatial and temporal information into consideration. In this
paper, we proposed a transformer-based camera link model with spatial and
temporal filtering to conduct cross camera tracking. Achieving 73.68% IDF1 on
the Nvidia Cityflow V2 dataset test set, showing the effectiveness of our
camera link model on multi-target multi-camera tracking.
- Abstract（参考訳）: 車両のマルチターゲット・マルチカメラ・トラッキング(mtmct)、すなわち複数のカメラで車両を追跡することは、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、そして、大きな検索空間の下で異なるカメラ間で同じ車両を正確に関連付ける方法である。
MTMCTの従来の方法は、通常、クロスカメラアソシエーションを行うために軌道の階層的クラスタリングを使用する。
しかし、探索空間は巨大であり、空間的・時間的情報を考慮に入れない。
本稿では,クロスカメラ追跡を行うために,空間的および時間的フィルタリングを用いたトランスベースカメラリンクモデルを提案する。
nvidia cityflow v2データセットで73.68%のidf1を達成し、マルチターゲットマルチカメラトラッキングにおけるカメラリンクモデルの有効性を示した。
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