Semi-Automated Computer Vision based Tracking of Multiple Industrial Entities — A Framework and Dataset Creation Approach

要約

タイトル: 複数の産業物体の半自動コンピュータビジョンに基づくトラッキング-フレームワークおよびデータセット作成アプローチ

要約:
– TOMIEフレームワーク(Tracking Of Multiple Industrial Entities)は、6つのRGBカメラネットワーク上で産業用物品(パレット、木箱、バレルなど)を継続的にトラッキングするためのフレームワークであり、多数のセンサ、データパイプライン、データ注釈手順を利用しています。
– 完全自動追跡システムのビジョンを持って開発され、産業現場で高品質のデータを効率的に取得することができます。
– このフレームワークを使用して、TOMIEデータセットが作成されます。このデータセットは、6つのカメラが広い屋内空間を認識する際にキャプチャされた112,860フレームと640,936のエンティティインスタンスの注釈付きファイルを含みます。このデータセットは、同等のデータセットよりも4倍の規模があり、倉庫業界での産業的アプリケーションからのシナリオで構成されています。
– ByteTrack、Bot-Sort、SiamMOTの3つのトラッキングアルゴリズムがこのデータセットに適用され、状態の比較可能な追跡結果を提供しています。

要約(オリジナル)

This contribution presents the TOMIE framework (Tracking Of Multiple Industrial Entities), a framework for the continuous tracking of industrial entities (e.g., pallets, crates, barrels) over a network of, in this example, six RGB cameras. This framework, makes use of multiple sensors, data pipelines and data annotation procedures, and is described in detail in this contribution. With the vision of a fully automated tracking system for industrial entities in mind, it enables researchers to efficiently capture high quality data in an industrial setting. Using this framework, an image dataset, the TOMIE dataset, is created, which at the same time is used to gauge the framework’s validity. This dataset contains annotation files for 112,860 frames and 640,936 entity instances that are captured from a set of six cameras that perceive a large indoor space. This dataset out-scales comparable datasets by a factor of four and is made up of scenarios, drawn from industrial applications from the sector of warehousing. Three tracking algorithms, namely ByteTrack, Bot-Sort and SiamMOT are applied to this dataset, serving as a proof-of-concept and providing tracking results that are comparable to the state of the art.

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arxiv.jp, OpenAI