論文の概要: A Novel Tuning Method for Real-time Multiple-Object Tracking Utilizing Thermal Sensor with Complexity Motion Pattern
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02408v1
- Date: Thu, 03 Jul 2025 08:03:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.886794
- Title: A Novel Tuning Method for Real-time Multiple-Object Tracking Utilizing Thermal Sensor with Complexity Motion Pattern
- Title（参考訳）: 複雑な動きパターンを持つ熱センサを用いたリアルタイム多対象追跡のための新しいチューニング法
- Authors: Duong Nguyen-Ngoc Tran, Long Hoang Pham, Chi Dai Tran, Quoc Pham-Nam Ho, Huy-Hung Nguyen, Jae Wook Jeon,
- Abstract要約: サーマル画像における多対象追跡は監視システムに不可欠である。
熱画像における複雑な動きパターンの処理に特化して設計された,歩行者追跡のための新しいチューニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6016974897939535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Multi-Object Tracking in thermal images is essential for surveillance systems, particularly in challenging environments where RGB cameras struggle due to low visibility or poor lighting conditions. Thermal sensors enhance recognition tasks by capturing infrared signatures, but a major challenge is their low-level feature representation, which makes it difficult to accurately detect and track pedestrians. To address this, the paper introduces a novel tuning method for pedestrian tracking, specifically designed to handle the complex motion patterns in thermal imagery. The proposed framework optimizes two-stages, ensuring that each stage is tuned with the most suitable hyperparameters to maximize tracking performance. By fine-tuning hyperparameters for real-time tracking, the method achieves high accuracy without relying on complex reidentification or motion models. Extensive experiments on PBVS Thermal MOT dataset demonstrate that the approach is highly effective across various thermal camera conditions, making it a robust solution for real-world surveillance applications.
- Abstract（参考訳）: 熱画像におけるマルチオブジェクト追跡は、特にRGBカメラが視界の低さや照明条件の低さに苦しむ環境において、監視システムにとって不可欠である。
サーマルセンサーは、赤外線シグネチャを捉えて認識タスクを強化するが、大きな課題は、その低レベルの特徴表現であり、歩行者を正確に検出し追跡することは困難である。
そこで本研究では,熱画像における複雑な動きパターンを扱うために,歩行者追跡のための新しいチューニング手法を提案する。
提案フレームワークは2段階を最適化し,各ステージに最適なハイパーパラメータを調整し,トラッキング性能を最大化する。
リアルタイムトラッキングのためのハイパーパラメータを微調整することにより、複雑な再同定や動きモデルに頼ることなく高精度な手法を実現する。
PBVS熱MOTデータセットの大規模な実験は、このアプローチが様々な熱カメラ条件に対して非常に効果的であることを示し、現実世界の監視アプリケーションにとって堅牢なソリューションである。
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