論文の概要: Multi-Moving Camera Pedestrian Tracking with a New Dataset and Global
Link Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11035v2
- Date: Tue, 2 Jan 2024 07:00:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 19:30:41.909590
- Title: Multi-Moving Camera Pedestrian Tracking with a New Dataset and Global
Link Model
- Title(参考訳): 新しいデータセットとグローバルリンクモデルを用いた多動カメラ歩行者追跡
- Authors: Yanting Zhang, Shuanghong Wang, Qingxiang Wang, Cairong Yan, Rui Fan
- Abstract要約: 我々は,マルチターゲットマルチ移動カメラ(MTMC)の追跡に焦点を合わせ,研究コミュニティから注目が集まっている。
既存のほとんどのSCTトラッカーが直面するアイデンティティスイッチの共通問題に対処するために、Linkerと呼ばれる軽量な外見のないグローバルリンクモデルを提案する。
同一ターゲットの2つの解離トラックレットを同一カメラ内の完全な軌跡に関連付けることにより、識別スイッチを緩和する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.915621537035868
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ensuring driving safety for autonomous vehicles has become increasingly
crucial, highlighting the need for systematic tracking of pedestrians on the
road. Most vehicles are equipped with visual sensors, however, the large-scale
visual dataset from different agents has not been well studied yet. Basically,
most of the multi-target multi-camera (MTMC) tracking systems are composed of
two modules: single camera tracking (SCT) and inter-camera tracking (ICT). To
reliably coordinate between them, MTMC tracking has been a very complicated
task, while tracking across multi-moving cameras makes it even more
challenging. In this paper, we focus on multi-target multi-moving camera
(MTMMC) tracking, which is attracting increasing attention from the research
community. Observing there are few datasets for MTMMC tracking, we collect a
new dataset, called Multi-Moving Camera Track (MMCT), which contains sequences
under various driving scenarios. To address the common problems of identity
switch easily faced by most existing SCT trackers, especially for moving
cameras due to ego-motion between the camera and targets, a lightweight
appearance-free global link model, called Linker, is proposed to mitigate the
identity switch by associating two disjoint tracklets of the same target into a
complete trajectory within the same camera. Incorporated with Linker, existing
SCT trackers generally obtain a significant improvement. Moreover, a strong
baseline approach of re-identification (Re-ID) is effectively incorporated to
extract robust appearance features under varying surroundings for pedestrian
association across moving cameras for ICT, resulting in a much improved MTMMC
tracking system, which can constitute a step further towards coordinated mining
of multiple moving cameras. The dataset is available at
https://github.com/dhu-mmct/DHU-MMCT}{https://github.com/dhu-mmct/DHU-MMCT .
- Abstract(参考訳): 自動運転車の運転安全性の確保はますます重要になってきており、道路上の歩行者の系統的な追跡の必要性が浮き彫りになっている。
ほとんどの車両には視覚センサーが装備されているが、異なるエージェントによる大規模なビジュアルデータセットはまだ十分に研究されていない。
基本的に、MTMC(Multi-target Multi-camera)追跡システムは、シングルカメラトラッキング(SCT)とインターカメラトラッキング(ICT)の2つのモジュールで構成されている。
MTMCのトラッキングは非常に複雑な作業だが、複数のカメラをまたいで追跡することはさらに困難だ。
本稿では,MTMMC(Multi-target Multi-moving Camera)の追跡に焦点をあて,研究コミュニティから注目が集まっている。
MTMMC追跡のためのデータセットはほとんどないため、さまざまな駆動シナリオの下でシーケンスを含むMulti-Moving Camera Track (MMCT)と呼ばれる新しいデータセットを収集します。
既存のほとんどのSCTトラッカーで直面するアイデンティティスイッチの一般的な問題,特にカメラとターゲット間のエゴモーションによる移動カメラに対処するため,Linkerと呼ばれる軽量なグローバルリンクモデルが提案され,同じターゲットの2つの解離トラックレットを同一カメラ内の完全な軌道に関連付けることでアイデンティティスイッチを緩和する。
Linkerを組み込んだ既存のSCTトラッカーは、一般的に大幅に改善されている。
さらに,ICT 用移動カメラ間の歩行者関連環境下での堅牢な外観特徴を抽出するために,Re-ID (Re-ID) の強力なベースラインアプローチを効果的に組み込むことにより,MTMMC トラッキングシステムを大幅に改良し,複数の移動カメラの協調マイニングに向けた一歩を踏み出すことができる。
データセットはhttps://github.com/dhu-mmct/DHU-MMCT}{https://github.com/dhu-mmct/DHU-MMCTで入手できる。
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