Feb, 2016

简单在线实时跟踪

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TL;DR本文探索一种实用的多目标跟踪方法，强调高效地为实时应用程序分配对象。在追踪组件中，使用了卡尔曼滤波器和匈牙利算法等熟悉技术的简单组合，同时也发现检测质量是影响跟踪性能的关键因素之一。通过更改检测器，跟踪精度可以提高高达 18.9％。此外，由于跟踪方法的简单性，该跟踪器的更新速率为 260 Hz，比其他最先进的跟踪器快 20 倍以上。
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发现论文，激发创造
  • 实时多目标跟踪 - 速度重要性的研究

    通过多目标跟踪器和 Hungarian Algorithm 方法解决了运动物体的跟踪问题，并在 Okutama-Action 数据集上进行了测试表明实时运行时性能存在较大损失，需要进一步研究。

    Sep, 2017

  • 在线实时物体跟踪算法及其极小矩阵实现

    本研究旨在通过基于共享内存多核的吞吐量并行化技术，加速在线实时目标跟踪应用程序的运行。

    Mar, 2020

  • 用深度关联度量实现简单的在线实时跟踪

    文中介绍了一个基于 SORT 方法的多目标跟踪算法，通过整合外观信息能有效地降低物体遮挡时的身份切换次数，并在利用最近邻查询视觉外观空间建立测量轨迹关联时表现出竞争性的性能。

    Mar, 2017

  • 基于视觉的无人机感知系统实时航空目标定位与跟踪

    文章研究了无人机导航中基于视觉的障碍物检测和跟踪问题，提出了一种实时的对象定位和跟踪策略，将对象检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，并使用卡尔曼滤波提供对象状态的粗略预测，而无需对其进行手动初始化，具有比同类技术更快的运行速度和竞争性的跟踪性能。

    Mar, 2017

  • 仅需两个探测器即可实现多模态三维多目标跟踪

    本文提出了一种基于多模态融合的新型多目标跟踪框架，通过将目标检测和多目标跟踪集成到同一模型中，取消了传统 TBD 范例中复杂的数据关联过程，并且不需要额外的训练。其次，探讨了历史轨迹回归的置信度，分析了一条轨迹在当前帧中的可能状态，并设计了置信度融合模块来指导有序关联的轨迹和检测的非极大值抑制。最后，在 KITTI 和 Waymo 数据集上进行了大量实验，结果表明，所提出的方法可以通过使用两个模态检测器实现鲁棒跟踪，并且比许多最新的基于 TBD 范例的多模式跟踪方法更加精确。

    Apr, 2023

  • 以点追踪物体

    本文提出了一种简单、快速而准确的目标检测和跟踪算法 CenterTrack，它可以同时进行检测和跟踪，且在线实时运行，是当前最先进的算法之一。

    Apr, 2020

  • 在线目标跟踪及提议选择

    本文提出了一种通过采用基于几何变换估算的新建议并运用多种线索的选择策略，来跟踪在对象可能经历严重旋转等多种变换下的的目标进行追踪，并在多个数据集中获得最佳性能。

    Sep, 2015

  • 实时多目标跟踪的混合方法

    通过将光流算法与深度学习架构相结合，提出了一种混合策略来实现实时目标追踪，实现了在追踪精度和计算成本之间的理想平衡，相比其他最先进方法在 MOTA 上达到了 0.608 的结果，并且运行时间减少了一半，准确性基本相同。

    Aug, 2023

  • 基于因子图的点云 3D 多目标跟踪

    本文提出了基于高斯混合模型和因子图框架的非线性最小二乘优化，用于处理三维空间中多个移动物体的跟踪问题，并展示了在 KITTI 跟踪数据集上实验的表现。

    Aug, 2020

  • 使用深度学习候选人筛选和个体重新识别实现多人实时跟踪

    本研究提出了一种在线多目标跟踪方法，通过收集检测和跟踪的输出，利用基于完全卷积神经网络的新型评分函数处理不可靠检测，并采用深度学习出的外貌特征来提高跟踪的识别能力。该方法在人员跟踪基准测试中达到了实时和最先进的性能。

    Sep, 2018