論文の概要: Towards Effective Multi-Moving-Camera Tracking: A New Dataset and Lightweight Link Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11035v3
- Date: Tue, 23 Apr 2024 08:32:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 19:25:53.159666
- Title: Towards Effective Multi-Moving-Camera Tracking: A New Dataset and Lightweight Link Model
- Title（参考訳）: 効率的なマルチモービングカメラ追跡に向けて:新しいデータセットと軽量リンクモデル
- Authors: Yanting Zhang, Shuanghong Wang, Qingxiang Wang, Cairong Yan, Rui Fan,
- Abstract要約: Multi-target Multi-camera (MTMC) トラッキングシステムは,SCT ( Single-camera Track) とICT (Inter-camera Track) の2つのモジュールで構成されている。
MTMCの追跡は非常に複雑な作業だが、複数の移動カメラを横切るとさらに困難になる。
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）: 4.581852145863394
- 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 on-road pedestrians. Most vehicles are equipped with visual sensors, however, the large-scale visual data has not been well studied yet. 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 multiple 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, to alleviate the impact of the image style variations caused by different cameras, a color transfer module is effectively incorporated to extract cross-camera consistent appearance features 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 project page is available at https://dhu-mmct.github.io/.
- 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、路上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搭載されているが、大規模な視覚データはまだ十分に研究されていない。
マルチターゲットマルチカメラ(MTMC)トラッキングシステムは、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の追跡は非常に複雑な作業であり、複数の移動カメラをまたいで追跡することはさらに困難である。
本稿では,MTMMC(Multi-target Multi-moving-camera)の追跡に焦点をあてる。
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、異なるカメラによる画像スタイルの変化の影響を軽減するため、カラートランスファーモジュールを効果的に組み込むことにより、ICT用移動カメラ間の歩行者関連性のためのクロスカメラ一貫した外観特徴を抽出し、さらに改良されたMTMMCトラッキングシステムを実現し、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。
プロジェクトのページはhttps://dhu-mmct.github.io/.com/で公開されている。
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