View-Centric Multi-Object Tracking with Homographic Matching in Moving UAV

要約

このペーパーでは、無人航空機 (UAV) の移動シナリオにおける複数オブジェクト追跡 (MOT) の課題に取り組みます。このシナリオでは、ホバリング、左/右旋回、上/下移動などの不規則な飛行軌道が、大幅な障害の発生につながります。
固定カメラの MOT と比較して複雑です。
具体的には、シーンの背景が変化すると、従来のフレーム間のオブジェクト IOU 関連付け方法が無効になるだけでなく、オブジェクトに大幅なビューの変化が生じ、追跡が複雑になります。
これらの問題を克服するために、我々は新しいユニバーサル HomView-MOT フレームワークを提案します。これは、シーンの変化に固有のビュー ホモグラフィーを初めて利用し、ホモグラフィック マッチングとビュー中心の概念を組み込んで、移動環境における MOT の課題を解決します。
ビデオ フレーム間のホモグラフィー行列を迅速に計算するための高速ホモグラフィー推定 (FHE) アルゴリズムを導入し、オブジェクト ビュー中心 ID 学習 (VCIL) を有効にし、マルチビュー ホモグラフィーを活用してクロスビュー ID 特徴を学習します。
同時に、ホモグラフィック マッチング フィルター (HMF) は、さまざまなフレームのオブジェクト境界ボックスを共通のビュー プレーンにマッピングして、より現実的な物理 IOU の関連付けを実現します。
広範な実験により、これらの革新により HomView-MOT が著名な UAV MOT データセット VisDrone および UAVDT で最先端のパフォーマンスを達成できることが証明されました。

要約(オリジナル)

In this paper, we address the challenge of multi-object tracking (MOT) in moving Unmanned Aerial Vehicle (UAV) scenarios, where irregular flight trajectories, such as hovering, turning left/right, and moving up/down, lead to significantly greater complexity compared to fixed-camera MOT. Specifically, changes in the scene background not only render traditional frame-to-frame object IOU association methods ineffective but also introduce significant view shifts in the objects, which complicates tracking. To overcome these issues, we propose a novel universal HomView-MOT framework, which for the first time, harnesses the view Homography inherent in changing scenes to solve MOT challenges in moving environments, incorporating Homographic Matching and View-Centric concepts. We introduce a Fast Homography Estimation (FHE) algorithm for rapid computation of Homography matrices between video frames, enabling object View-Centric ID Learning (VCIL) and leveraging multi-view Homography to learn cross-view ID features. Concurrently, our Homographic Matching Filter (HMF) maps object bounding boxes from different frames onto a common view plane for a more realistic physical IOU association. Extensive experiments have proven that these innovations allow HomView-MOT to achieve state-of-the-art performance on prominent UAV MOT datasets VisDrone and UAVDT.

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