Advancing Frame-Dropping in Multi-Object Tracking-by-Detection Systems Through Event-Based Detection Triggering

要約

計算要件の増大に伴い、最新の自動運転車 (AV) はエネルギー消費と知覚性能の間のトレードオフを考慮することが多く、安全な動作が危険にさらされる可能性があります。
検出による追跡認識システムにおけるフレームドロップは、有望なアプローチを提供しますが、交通参加者の検出が遅れる可能性があります。
この論文では、検出による追跡知覚システムにおけるフレームドロップに関する以前の研究を拡張します。
システムの効率と安全性の両方を向上させるために、カメラオブジェクト検出を使用した追加のイベントベースのトリガーメカニズムを導入します。
シングルモーダル追跡方法とマルチモーダル追跡方法の両方を評価すると、エネルギー消費削減の可能性が大幅に増加し、HOTA スコアの削減ポイントあたり 60 ワット近くに達する一方で、物体検出の遅れが軽減されることがわかりました。

要約(オリジナル)

With rising computational requirements modern automated vehicles (AVs) often consider trade-offs between energy consumption and perception performance, potentially jeopardizing their safe operation. Frame-dropping in tracking-by-detection perception systems presents a promising approach, although late traffic participant detection might be induced. In this paper, we extend our previous work on frame-dropping in tracking-by-detection perception systems. We introduce an additional event-based triggering mechanism using camera object detections to increase both the system’s efficiency, as well as its safety. Evaluating both single and multi-modal tracking methods we show that late object detections are mitigated while the potential for reduced energy consumption is significantly increased, reaching nearly 60 Watt per reduced point in HOTA score.

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