論文の概要: CityTrack: Improving City-Scale Multi-Camera Multi-Target Tracking by
Location-Aware Tracking and Box-Grained Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02753v1
- Date: Thu, 6 Jul 2023 03:25:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 15:12:06.908312
- Title: CityTrack: Improving City-Scale Multi-Camera Multi-Target Tracking by
Location-Aware Tracking and Box-Grained Matching
- Title（参考訳）: CityTrack: 位置認識とボックスグレードマッチングによる都市規模マルチカメラマルチターゲットトラッキングの改善
- Authors: Jincheng Lu, Xipeng Yang, Jin Ye, Yifu Zhang, Zhikang Zou, Wei Zhang,
Xiao Tan
- Abstract要約: Multi-Camera Multi-Target Tracking (MCMT)は、複数のカメラを同時に追跡するコンピュータビジョン技術である。
そこで我々は,都市交通シーンがもたらす課題を克服するために,CityTrackと呼ばれるMCMTフレームワークを提案する。
MCMTタスクにおいて,様々な高度な手法を取り入れた位置認識SCMTトラッカーを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.854610268846562
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-Camera Multi-Target Tracking (MCMT) is a computer vision technique that
involves tracking multiple targets simultaneously across multiple cameras. MCMT
in urban traffic visual analysis faces great challenges due to the complex and
dynamic nature of urban traffic scenes, where multiple cameras with different
views and perspectives are often used to cover a large city-scale area. Targets
in urban traffic scenes often undergo occlusion, illumination changes, and
perspective changes, making it difficult to associate targets across different
cameras accurately. To overcome these challenges, we propose a novel systematic
MCMT framework, called CityTrack. Specifically, we present a Location-Aware
SCMT tracker which integrates various advanced techniques to improve its
effectiveness in the MCMT task and propose a novel Box-Grained Matching (BGM)
method for the ICA module to solve the aforementioned problems. We evaluated
our approach on the public test set of the CityFlowV2 dataset and achieved an
IDF1 of 84.91%, ranking 1st in the 2022 AI CITY CHALLENGE. Our experimental
results demonstrate the effectiveness of our approach in overcoming the
challenges posed by urban traffic scenes.
- Abstract（参考訳）: Multi-Camera Multi-Target Tracking (MCMT)は、複数のカメラを同時に追跡するコンピュータビジョン技術である。
都市交通の視覚分析におけるmcmtは、都市交通シーンの複雑でダイナミックな性質のために大きな課題に直面している。
都市交通シーンのターゲットはしばしば閉塞、照明変更、視点変更を受け、異なるカメラ間でターゲットを関連付けることが困難になる。
これらの課題を克服するために,CityTrackと呼ばれる新しいMCMTフレームワークを提案する。
具体的には、MCMTタスクにおいて、様々な高度な技術を統合した位置認識SCMTトラッカーを提案し、上記の問題を解決するために、ICAモジュールのための新しいボックスグレードマッチング(BGM)手法を提案する。
我々は、cityflowv2データセットの公開テストセットに対するアプローチを評価し、2022年のai city challengeで84.91%のidf1を達成した。
本研究では,都市交通シーンがもたらす課題を克服するためのアプローチの有効性を実証した。
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