面向碎片数据多目标跟踪的在线最小费用循环流
数据结构与算法
2023-11-09 v1
摘要
多目标跟踪 (MOT) 或全局数据关联问题通常被处理为图上的最小费用流或最小费用循环流问题。尽管已有大量研究致力于提升算法效率，但其中多数聚焦于批处理问题，即所有数据必须同时可用以构建静态图。然而，随着产生流数据应用数量的增多，需要一种高效的在线算法来处理输入的流式特性。本文中，我们给出了著名的负圈消去算法的在线扩展，用于解决具有流式碎片数据的多目标跟踪问题。我们提供了所提算法的正确性证明，并通过数值实验展示了其效率。
引用
@article{arxiv.2311.04749,
title = {Online Min Cost Circulation for Multi-Object Tracking on Fragments},
author = {Yanbing Wang and Junyi Ji and William Barbour and Daniel B. Work},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.04749},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2212.07907