Fugu-MT 論文翻訳(概要): IMM-MOT: A Novel 3D Multi-object Tracking Framework with Interacting Multiple Model Filter

論文の概要: IMM-MOT: A Novel 3D Multi-object Tracking Framework with Interacting Multiple Model Filter

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09672v1
Date: Thu, 13 Feb 2025 01:55:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-17 14:44:34.446198
Title: IMM-MOT: A Novel 3D Multi-object Tracking Framework with Interacting Multiple Model Filter
Title（参考訳）: IMM-MOT:複数モデルフィルタを連動させた新しい3次元多対象追跡フレームワーク
Authors: Xiaohong Liu, Xulong Zhao, Gang Liu, Zili Wu, Tao Wang, Lei Meng, Yuhan Wang,
Abstract要約: 3D Multi-Object Tracking (MOT) は周囲の物体の軌跡を提供する。トラッキング・バイ・ディテククションフレームワークに基づく既存の3D MOTメソッドは、通常、オブジェクトを追跡するために単一のモーションモデルを使用する。 IMM-MOTにおける干渉多重モデルフィルタを導入し、個々の物体の複雑な動きパターンを正確にマッチングする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.669576499007139
License:
Abstract: 3D Multi-Object Tracking (MOT) provides the trajectories of surrounding objects, assisting robots or vehicles in smarter path planning and obstacle avoidance. Existing 3D MOT methods based on the Tracking-by-Detection framework typically use a single motion model to track an object throughout its entire tracking process. However, objects may change their motion patterns due to variations in the surrounding environment. In this paper, we introduce the Interacting Multiple Model filter in IMM-MOT, which accurately fits the complex motion patterns of individual objects, overcoming the limitation of single-model tracking in existing approaches. In addition, we incorporate a Damping Window mechanism into the trajectory lifecycle management, leveraging the continuous association status of trajectories to control their creation and termination, reducing the occurrence of overlooked low-confidence true targets. Furthermore, we propose the Distance-Based Score Enhancement module, which enhances the differentiation between false positives and true positives by adjusting detection scores, thereby improving the effectiveness of the Score Filter. On the NuScenes Val dataset, IMM-MOT outperforms most other single-modal models using 3D point clouds, achieving an AMOTA of 73.8%. Our project is available at https://github.com/Ap01lo/IMM-MOT.
Abstract（参考訳）: 3D Multi-Object Tracking (MOT)は、周囲の物体の軌跡を提供し、よりスマートな経路計画と障害物回避を支援する。トラッキング・バイ・ディテククションフレームワークに基づく既存の3D MOTメソッドは、通常、トラッキングプロセス全体を通してオブジェクトを追跡するために単一のモーションモデルを使用する。しかし、周囲の環境の変化により、物体は動きのパターンを変える可能性がある。本稿では、既存手法における単一モデル追跡の限界を克服し、個々のオブジェクトの複雑な動きパターンに正確に適合する、IMM-MOTにおけるインターアクタリング多重モデルフィルタを提案する。さらに、軌道のライフサイクル管理にダンピングウィンドウ機構を導入し、軌道の連帯状態を利用してそれらの生成と終了を制御し、見落としている低信頼の真の目標の発生を減らす。さらに,検出スコアを調整することにより,偽陽性と真陽性の区別を向上し,スコアフィルタの有効性を向上させるディスタンスベーススコア拡張モジュールを提案する。 NuScenes Valデータセットでは、IMM-MOTは3Dポイントクラウドを使用して他のほとんどの単一モードモデルより優れており、AMOTAは73.8%である。私たちのプロジェクトはhttps://github.com/Ap01lo/IMM-MOT.comで利用可能です。

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