A Multilevel Strategy to Improve People Tracking in a Real-World Scenario

要約

ブラジル大統領官邸であるプラナルト宮殿は、2023 年 1 月 8 日にデモ参加者によって侵入されました。その後、建物内から撮影された監視ビデオが国民の精査のためにブラジル最高裁判所によって公開されました。
私たちはそのような映像のセグメントを使用して、現実世界のシナリオで人々の追跡と再識別を行うための UFPR-Planalto801 データセットを作成しました。
このデータセットは 500,000 枚を超える画像で構成されています。
この論文では、このデータセットを対象とした追跡アプローチを紹介します。
この論文で提案されている方法は、複数レベルの階層で組み合わせられた既知の最先端のトラッカーの使用に依存して、軌跡上の ID の関連付けを修正します。
IDF1、MOTA、MOTP、および HOTA メトリクスを使用してメソッドを評価しました。
結果は、実験で使用されたすべてのトラッカーで改善が見られ、IDF1 スコアが最大 9.5% 増加しました。

要約(オリジナル)

The Pal\’acio do Planalto, office of the President of Brazil, was invaded by protesters on January 8, 2023. Surveillance videos taken from inside the building were subsequently released by the Brazilian Supreme Court for public scrutiny. We used segments of such footage to create the UFPR-Planalto801 dataset for people tracking and re-identification in a real-world scenario. This dataset consists of more than 500,000 images. This paper presents a tracking approach targeting this dataset. The method proposed in this paper relies on the use of known state-of-the-art trackers combined in a multilevel hierarchy to correct the ID association over the trajectories. We evaluated our method using IDF1, MOTA, MOTP and HOTA metrics. The results show improvements for every tracker used in the experiments, with IDF1 score increasing by a margin up to 9.5%.

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