TrackNet：一种基于三元组度量的多目标多摄像机车辆跟踪方法
计算机视觉与模式识别
2022-05-30 v1
摘要
我们提出 TrackNet，一种用于交通视频序列中多目标多摄像机（MTMC）车辆跟踪的方法。由于视角、尺度和速度变化以及遮挡和噪声条件，跨摄像机车辆跟踪已被证明是一项具有挑战性的任务。我们的方法基于模块化策略：首先使用 Faster R-CNN 逐帧检测车辆，然后使用卡尔曼滤波通过单摄像机跟踪检测结果，最后通过三元组度量学习策略匹配轨迹。我们在 AI City Challenge 框架下对 TrackNet 进行实验，并给出了 0.4733 的具有竞争力的 IDF1 结果。
引用
@article{arxiv.2205.13857,
title = {TrackNet: A Triplet metric-based method for Multi-Target Multi-Camera Vehicle Tracking},
author = {David Serrano and Francesc Net and Juan Antonio Rodríguez and Igor Ugarte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.13857},
year = {2022}
}
备注
4 pages, 2 figures