OpenCV 中的多目标跟踪器:一项基准评测
计算机视觉与模式识别
2021-10-12 v1 人工智能
机器学习
摘要
目标跟踪是计算机视觉中最重要和基础的分支之一。许多计算机视觉应用需要特定的目标跟踪能力,包括自动驾驶与智能车辆、视频监控、医疗处理等。OpenCV 作为最流行的计算机视觉库之一,包含数百种计算机视觉算法。该库中的目标跟踪任务可大致分为单目标与多目标跟踪器两类。该库被广泛用于实时应用,但仍有许多未解问题,例如何时使用特定跟踪器、如何评估其性能、以及对于何种物体该跟踪器能产生最佳结果?本文中,我们针对 MOT20 数据集评估了 OpenCV 中实现的 7 种跟踪器。结果基于多目标跟踪准确度(MOTA)与多目标跟踪精度(MOTP)指标给出。
引用
@article{arxiv.2110.05102,
title = {Multiple Object Trackers in OpenCV: A Benchmark},
author = {Nađa Dardagan and Adnan Brđanin and Džemil Džigal and Amila Akagic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.05102},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 5 figures, 4 tables