要約
リアルタイム マルチオブジェクト トラッキング (MOT) と比較すると、オフライン マルチオブジェクト トラッキング (OMOT) には、2D-3D 検出融合、誤ったリンクの修正、およびフルトラックの最適化を実行できるという利点がありますが、バウンディング ボックスからの課題に対処する必要があります。
位置ずれやトラックの評価、編集、改良を行います。
この論文では、カメラと LiDAR データから最適な追跡結果を達成するための、2D-3D 検出融合、初期軌道生成、双方向軌道再最適化のモジュールを含む 3D OMOT フレームワークである「BiTrack」を提案します。
この論文の新規性は 3 つあります。(1) 2D と 3D の検出結果の正確な融合を実現するために、密度ベースの類似性メトリックを使用するポイントレベルのオブジェクト登録技術の開発。
(2) 頂点ベースの類似性メトリクス、および誤報拒否および追跡回復メカニズムを利用して、信頼性の高い双方向の物体軌道を生成する一連のデータ関連付けおよび追跡管理スキルの開発。
(3)異なる忠実度のトラックフラグメントを貪欲な方法で再編成するとともに、完了および平滑化技術を用いて各軌道を洗練する軌道再最適化スキームの開発。
KITTI データセットの実験結果は、BiTrack が精度と効率の点で 3D OMOT タスクの最先端のパフォーマンスを達成していることを示しています。
要約(オリジナル)
Compared with real-time multi-object tracking (MOT), offline multi-object tracking (OMOT) has the advantages to perform 2D-3D detection fusion, erroneous link correction, and full track optimization but has to deal with the challenges from bounding box misalignment and track evaluation, editing, and refinement. This paper proposes ‘BiTrack’, a 3D OMOT framework that includes modules of 2D-3D detection fusion, initial trajectory generation, and bidirectional trajectory re-optimization to achieve optimal tracking results from camera-LiDAR data. The novelty of this paper includes threefold: (1) development of a point-level object registration technique that employs a density-based similarity metric to achieve accurate fusion of 2D-3D detection results; (2) development of a set of data association and track management skills that utilizes a vertex-based similarity metric as well as false alarm rejection and track recovery mechanisms to generate reliable bidirectional object trajectories; (3) development of a trajectory re-optimization scheme that re-organizes track fragments of different fidelities in a greedy fashion, as well as refines each trajectory with completion and smoothing techniques. The experiment results on the KITTI dataset demonstrate that BiTrack achieves the state-of-the-art performance for 3D OMOT tasks in terms of accuracy and efficiency.
arxiv情報
著者 | Kemiao Huang,Meiying Zhang,Qi Hao |
発行日 | 2024-06-26 15:09:54+00:00 |
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