論文の概要: VisionTraj: A Noise-Robust Trajectory Recovery Framework based on Large-scale Camera Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06428v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 14:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 15:19:41.620718
• Title: VisionTraj: A Noise-Robust Trajectory Recovery Framework based on Large-scale Camera Network
• Title（参考訳）: VisionTraj: 大規模カメラネットワークに基づくノイズ・ロバスト軌道回復フレームワーク
• Authors: Zhishuai Li, Ziyue Li, Xiaoru Hu, Guoqing Du, Yunhao Nie, Feng Zhu, Lei Bai, Rui Zhao
• Abstract要約: 都市全体のマルチカメラネットワークからのスナップショットに基づく軌道回復は、都市移動度検知とドライブウェイ最適化を容易にする。 本稿では,道路ネットワークカメラが記録したスナップショットから車両軌道を再構成する最初の学習モデルであるVisionTrajを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.99662554949384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trajectory recovery based on the snapshots from the city-wide multi-camera network facilitates urban mobility sensing and driveway optimization. The state-of-the-art solutions devoted to such a vision-based scheme typically incorporate predefined rules or unsupervised iterative feedback, struggling with multi-fold challenges such as lack of open-source datasets for training the whole pipeline, and the vulnerability to the noises from visual inputs. In response to the dilemma, this paper proposes VisionTraj, the first learning-based model that reconstructs vehicle trajectories from snapshots recorded by road network cameras. Coupled with it, we elaborate on two rational vision-trajectory datasets, which produce extensive trajectory data along with corresponding visual snapshots, enabling supervised vision-trajectory interplay extraction. Following the data creation, based on the results from the off-the-shelf multi-modal vehicle clustering, we first re-formulate the trajectory recovery problem as a generative task and introduce the canonical Transformer as the autoregressive backbone. Then, to identify clustering noises (e.g., false positives) with the bound on the snapshots' spatiotemporal dependencies, a GCN-based soft-denoising module is conducted based on the fine- and coarse-grained Re-ID clusters. Additionally, we harness strong semantic information extracted from the tracklet to provide detailed insights into the vehicle's entry and exit actions during trajectory recovery. The denoising and tracklet components can also act as plug-and-play modules to boost baselines. Experimental results on the two hand-crafted datasets show that the proposed VisionTraj achieves a maximum +11.5% improvement against the sub-best model.
• Abstract（参考訳）: 都市全体のマルチカメラネットワークのスナップショットに基づく軌道回復は、都市移動度センシングとドライブウェイ最適化を促進する。 このようなビジョンベースのスキームに特化した最先端のソリューションは、一般的に、事前定義されたルールや教師なしの反復的なフィードバック、パイプライン全体をトレーニングするためのオープンソースのデータセットの欠如、視覚入力からのノイズに対する脆弱性など、さまざまな課題に苦しめられている。 このジレンマに対応するために,道路ネットワークカメラが記録したスナップショットから車両軌道を再構成する最初の学習モデルであるVisionTrajを提案する。 これと合わせて2つの合理的な視覚軌跡データセットを詳述し、それに対応する視覚スナップショットとともに広範な軌跡データを生成し、教師付き視覚軌跡間抽出を可能にする。 データ作成に続いて,オフ・ザ・セットのマルチモーダル車両クラスタリングの結果に基づいて,まず軌道回復問題を生成課題として再定式化し,標準トランスフォーマーを自己回帰バックボーンとして導入する。 次に、スナップショットの時空間依存性に拘束されたクラスタリングノイズ(例えば偽陽性)を特定するために、粗いRe-IDクラスタに基づいてGCNベースのソフトデノーミングモジュールを実行する。 さらに,トラックレットから抽出した強い意味情報を利用して,軌道回復時の車両の進入行動や出口行動に関する詳細な知見を提供する。 ノイズやトラックレットコンポーネントは、ベースラインを増やすためのプラグアンドプレイモジュールとしても機能する。 2つの手作りデータセットの実験結果から、提案されたVisionTrajは、サブベストモデルに対して最大+11.5%の改善が達成されている。

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