利用外观模型与视觉目标跟踪的高速公路多车辆跟踪
计算机视觉与模式识别
2020-07-07 v1
摘要
近几十年来，由于机器视觉的突破性进展，许多日常任务已由计算机执行。多车辆跟踪便是其中之一，广泛应用于视频监控和交通监测等不同领域。本文专注于介绍一种具有可接受精度的高效新方法。该方法通过基于从每个目标提取的特征构建高效的外观和运动模型来实现。为此，我们采用了两种不同的特征提取方法，即从深度神经网络提取的特征和传统特征。然后将这两种方法的结果与当前最先进的跟踪器进行比较。结果通过在 UA-DETRACK 基准数据集上执行这些方法获得。第一种方法达到了 58.9% 的准确率，而第二种方法仅为 15.9%。通过提取更具区分性的特征，所提出的方法仍有改进空间。
引用
@article{arxiv.2006.07309,
title = {Multiple-Vehicle Tracking in the Highway Using Appearance Model and Visual Object Tracking},
author = {Fateme Bafghi and Bijan Shoushtarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07309},
year = {2020}
}