基于元数据辅助重识别与轨迹相机链路模型的多目标多摄像机车辆跟踪
计算机视觉与模式识别
2021-06-09 v1
摘要
本文提出了一种基于元数据辅助重识别（MA-ReID）和基于轨迹的相机链路模型（TCLM）的车辆多目标多摄像机跟踪（MTMCT）新框架。给定视频序列及对应的逐帧车辆检测结果，我们首先通过所提出的交通感知单摄像机跟踪（TSCT）解决单摄像机跟踪（SCT）中的孤立航迹段问题。然后，在自动构建TCLM后，我们通过MA-ReID求解MTMCT。TCLM由相机拓扑配置生成，以获取时空信息，并通过减少ReID的候选搜索来提升MTMCT性能。我们还使用时域注意力模型从各相机生成更具判别力的轨迹嵌入，以实现鲁棒的车辆ReID距离度量。此外，我们训练了一个用于MTMCT的元数据分类器以获取元数据特征，并将其与时域注意力嵌入拼接。最后，联合应用TCLM与层次聚类进行全局ID分配。所提方法在CityFlow数据集上进行了评估，取得了76.77%的IDF1，优于当前最先进的MTMCT方法。
引用
@article{arxiv.2105.01213,
title = {Multi-Target Multi-Camera Tracking of Vehicles using Metadata-Aided Re-ID and Trajectory-Based Camera Link Model},
author = {Hung-Min Hsu and Jiarui Cai and Yizhou Wang and Jenq-Neng Hwang and Kwang-Ju Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.01213},
year = {2021}
}
备注
IEEE Transactions on Image Processing