面向环视相机系统的车辆重识别
计算机视觉与模式识别
2020-07-01 v1 机器人学
图像与视频处理
摘要
车辆重识别（ReID）在自动驾驶感知系统中起着关键作用，近年来受到越来越多关注。然而，据我们所知，目前尚无针对车载环视系统的完整解决方案。本文指出上述场景中的两个主要挑战：i）在单相机视图中，由于鱼眼畸变、遮挡、截断等，难以从过往图像帧中识别同一车辆。ii）在多相机视图中，同一车辆在不同相机视角下外观差异很大。为此，我们提出一个完整的车辆ReID解决方案以应对这些问题。具体而言，我们提出一种新颖的质量评估机制，以平衡跟踪框漂移与目标一致性的影响。此外，我们利用基于注意力机制的ReID网络，并结合空间约束策略进一步提升跨相机性能。实验表明，我们的解决方案在达到最先进准确率的同时具备实时性。此外，我们将发布代码与标注的鱼眼数据集以惠及社区。
引用
@article{arxiv.2006.16503,
title = {Vehicle Re-ID for Surround-view Camera System},
author = {Zizhang Wu and Man Wang and Lingxiao Yin and Weiwei Sun and Jason Wang and Huangbin Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.16503},
year = {2020}
}
备注
CVPR 2020 workshop on Scalability in Autonomous Driving