論文の概要: MCBLT: Multi-Camera Multi-Object 3D Tracking in Long Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00692v3
• Date: Wed, 26 Mar 2025 19:59:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:49:13.456834
• Title: MCBLT: Multi-Camera Multi-Object 3D Tracking in Long Videos
• Title（参考訳）: MCBLT:長時間ビデオにおけるマルチカメラ多目的3D追跡
• Authors: Yizhou Wang, Tim Meinhardt, Orcun Cetintas, Cheng-Yen Yang, Sameer Satish Pusegaonkar, Benjamin Missaoui, Sujit Biswas, Zheng Tang, Laura Leal-Taixé,
• Abstract要約: MCBLTという3次元物体検出・追跡フレームワークを提案する。 既存の方法とは異なり、MCBLTは様々なシーンにまたがって印象的な一般化性を持ち、カメラの設定も様々である。 提案した MCBLT は AICity'24 データセットに 81.22$ HOTA で,WildTrack データセットに 95.6$ IDF1 で新たな最先端技術を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.75692195719607
• License:
• Abstract: Object perception from multi-view cameras is crucial for intelligent systems, particularly in indoor environments, e.g., warehouses, retail stores, and hospitals. Most traditional multi-target multi-camera (MTMC) detection and tracking methods rely on 2D object detection, single-view multi-object tracking (MOT), and cross-view re-identification (ReID) techniques, without properly handling important 3D information by multi-view image aggregation. In this paper, we propose a 3D object detection and tracking framework, named MCBLT, which first aggregates multi-view images with necessary camera calibration parameters to obtain 3D object detections in bird's-eye view (BEV). Then, we introduce hierarchical graph neural networks (GNNs) to track these 3D detections in BEV for MTMC tracking results. Unlike existing methods, MCBLT has impressive generalizability across different scenes and diverse camera settings, with exceptional capability for long-term association handling. As a result, our proposed MCBLT establishes a new state-of-the-art on the AICity'24 dataset with $81.22$ HOTA, and on the WildTrack dataset with $95.6$ IDF1.
• Abstract（参考訳）: マルチビューカメラからの物体認識は、特に屋内環境、倉庫、小売店、病院などのインテリジェントシステムにとって不可欠である。 従来のMTMC(Multi-target Multi-camera)検出と追跡手法は、2Dオブジェクト検出、MOT(Single-view Multi-Object Tracking)、ReID(Cross-view Re-identification)技術に頼っている。 本稿では,まずカメラキャリブレーションパラメータで多視点画像を集約し,鳥眼ビュー(BEV)における3次元物体検出を実現するための3次元物体検出・追跡フレームワーク MCBLTを提案する。 次に,階層型グラフニューラルネットワーク(GNN)を導入して,これらの3次元検出をBEVで追跡し,MTMC追跡結果と比較する。 既存の方法とは異なり、MCBLTは様々なシーンにまたがる印象的な一般化性と多様なカメラ設定を持ち、長期的なアソシエイト処理に特有な能力を持っている。 その結果、提案したMCBLTは、AICity'24データセットに81.22$ HOTA、WildTrackデータセットに9,5.6$ IDF1で新たな最先端技術を確立した。

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