城市场景中基于监控摄像头的车辆检测与跟踪
计算机视觉与模式识别
2021-09-28 v1
摘要
在城市场景中检测与跟踪车辆是许多交通相关应用中的关键步骤，因为它有助于提升道路使用者安全等诸多益处。多目标跟踪（MOT）中仍存在若干未解决的挑战，包括目标信息描述、长期遮挡与快速运动。我们提出了一种遵循检测即跟踪（tracking-by-detection）范式的多车辆检测与跟踪系统，以应对前述挑战。我们的 MOT 方法在基于交并比（Intersection-over-Union, IOU）的跟踪器基础上扩展了车辆重识别特征。这使我们能够利用外观信息，在长期遮挡阶段之后和/或当目标位置因快速运动而显著偏移时更好地匹配目标。我们在 UA-DETRAC 基准上优于我们的基线 MOT 方法，同时保持适用于在线用例的总处理速度。
引用
@article{arxiv.2109.12414,
title = {Vehicle Detection and Tracking From Surveillance Cameras in Urban Scenes},
author = {Oumayma Messoussi and Felipe Gohring de Magalhaes and Francois Lamarre and Francis Perreault and Ibrahima Sogoba and Guillaume-Alexandre Bilodeau and Gabriela Nicolescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12414},
year = {2021}
}