論文の概要: Three-dimensional Tracking of a Large Number of High Dynamic Objects from Multiple Views using Current Statistical Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14820v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 10:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 14:02:05.673825
• Title: Three-dimensional Tracking of a Large Number of High Dynamic Objects from Multiple Views using Current Statistical Model
• Title（参考訳）: 最新の統計モデルを用いた多視点からの多次元高ダイナミック物体の3次元追跡
• Authors: Nianhao Xie
• Abstract要約: 複数のビューからの複数のオブジェクトの3次元追跡には、幅広い応用がある。 現在の統計モデルに基づくカルマン粒子フィルタ (CSKPF) 法はベイズ追跡時再構成の枠組みに従って提案される。 シミュレーション実験により、CSKPF法は、既存の定数速度ベース粒子フィルタ(CVPF)法と比較して、トラッキングの完全性、連続性、精度を向上させることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Three-dimensional tracking of multiple objects from multiple views has a wide range of applications, especially in the study of bio-cluster behavior which requires precise trajectories of research objects. However, there are significant temporal-spatial association uncertainties when the objects are similar to each other, frequently maneuver, and cluster in large numbers. Aiming at such a multi-view multi-object 3D tracking scenario, a current statistical model based Kalman particle filter (CSKPF) method is proposed following the Bayesian tracking-while-reconstruction framework. The CSKPF algorithm predicts the objects' states and estimates the objects' state covariance by the current statistical model to importance particle sampling efficiency, and suppresses the measurement noise by the Kalman filter. The simulation experiments prove that the CSKPF method can improve the tracking integrity, continuity, and precision compared with the existing constant velocity based particle filter (CVPF) method. The real experiment on fruitfly clusters also confirms the effectiveness of the CSKPF method.
• Abstract（参考訳）: 複数の視点からの複数の物体の3次元追跡は、特に研究対象の正確な軌跡を必要とする生物クラスターの挙動の研究において幅広い応用がある。 しかし、物体が互いに類似し、頻繁に操作され、多数のクラスタを持つ場合、時間空間的不確実性は大きい。 このような多視点マルチオブジェクト3次元トラッキングシナリオを念頭に,現在の統計モデルに基づくカルマン粒子フィルタ (cskpf) 法を提案する。 CSKPFアルゴリズムは、対象の状態を予測し、現在の統計モデルによりオブジェクトの状態共分散を推定し、粒子サンプリング効率を重要視し、カルマンフィルタによる測定ノイズを抑制する。 シミュレーション実験により, cskpf法が既存の定数速度ベース粒子フィルタ(cvpf)法と比較して, 追従性, 連続性, 精度を向上させることを証明した。 実実験では、CSKPF法の有効性も確認されている。

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