一种具有遮挡处理能力的多视角三维多目标跟踪贝叶斯滤波器
计算机视觉与模式识别
2020-10-28 v4 图像与视频处理
信号处理
摘要
本文提出了一种在线多相机多目标跟踪器，其仅需单目检测器训练，独立于多相机配置，从而可在无需重新训练的情况下无缝扩展或删除相机。所提算法在跨相机检测总数上具有线性复杂度，因此可随相机数量优雅地扩展。该算法在三维世界坐标系下运行，并提供物体的三维轨迹估计。其核心创新是一个高保真且易处理的3D遮挡模型，适用于最优贝叶斯多视角多目标滤波，该模型将航迹管理、状态估计、杂波抑制以及遮挡/漏检处理等子任务无缝集成到单一的贝叶斯递推中。所提算法在最新的WILDTRACKS数据集上进行了评估，并在一个新数据集的极拥挤场景中验证了其有效性。
引用
@article{arxiv.2001.04118,
title = {A Bayesian Filter for Multi-view 3D Multi-object Tracking with Occlusion Handling},
author = {Jonah Ong and Ba Tuong Vo and Ba Ngu Vo and Du Yong Kim and Sven Nordholm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.04118},
year = {2020}
}
备注
18 pages, 11 figures, TPAMI