Mar, 2021

单目准稠密三维物体跟踪

PDF
TL;DR该研究提出了一种可靠和准确的基于 3D 跟踪的框架，可在众多应用中预测周围物体的未来位置和规划观察者的行动，通过使用拟密度相似性学习，基于 2D 图像，进行初始 2D 关联，并进一步利用 3D 边界框深度排序启发式来实现强健的实例关联和基于运动的 3D 轨迹预测，实验表明，在基准测试中，该框架在城市驾驶场景下具有稳健的物体关联和跟踪，可用于自动驾驶。
3d trackingobject associationlstm-based object velocity learningmotion-based trajectory predictionautonomous driving
发现论文，激发创造
  • 单目三维车辆检测与跟踪

    提出了一种基于单目视觉的 3D 车辆检测和跟踪的在线框架，并利用 3D 车辆坐标信息和深度匹配对数据进行关联，并设计了一个基于 LSTM 的动作学习模块，以进行更准确的长期运动外推。实验结果表明，该跟踪系统可以提供抗干扰性更强的数据关联和跟踪能力，并且在跟踪 30 米内的行驶车辆方面比基于激光雷达的方法表现更好。

    Nov, 2018

  • 多目标追踪的准密度相似性学习

    本论文介绍了半密集相似性学习及其对多目标跟踪的应用，通过对图像中的数百个区域提出了新的对比学习方法。最终得到的特征空间具有简单的最近邻搜索和良好的在线跟踪性能。该算法在多个数据集上取得更好的 MOTA 性能以及减少 ID 切换的效果。

    Jun, 2020

  • TripletTrack：使用三元组嵌入和 LSTM 的 3D 对象跟踪

    本文探讨了使用三元组嵌入和运动表示相结合的方法，对三维物体进行跟踪，通过实验证明该方法有效地再识别物体，并且可以在遮挡，漏检和不同场景中准确地检测再次出现。

    Oct, 2022

  • 从视频中使用 3D 表示跟踪物体

    该论文探讨了在 2D 多目标跟踪中的数据关联问题，并借鉴 3D 目标表示来解决这一问题，提出了一种新的基于 Pseudo 3D 标签的 2D MOT 方法 P3DTrack，通过视频数据自学习 3D 目标表示，并在 Waymo 开放数据集上达到了最新的最佳性能。

    Jun, 2023

  • 从模式中跟踪：学习点云中对应模式进行 3D 物体跟踪

    本文提出了一种基于学习的 3D 物体跟踪方法，通过从时间点云数据中学习物体对应关系和运动信息的模式，利用 lidar 数据和运动估计技术进行跟踪，以及采用简单有效的速度平滑模块对物体的运动进行估计，从而在 KITTI 和更大规模的 Nuscenes 数据集上优于现有的 3D 跟踪方法。

    Oct, 2020

  • 立体三维物体跟踪的联合时空优化

    通过深度神经网络强大的目标理解，同时处理精确几何建模的一致轨迹估计，提出了一种基于联合时空优化的立体 3D 对象跟踪方法，在 KITTI 跟踪数据集上取得显著优于先前方法的定量评估结果，并在多个类别和大型数据集（KITTI 原始和 Argoverse 跟踪）上进行了广泛的结果报告以供未来基准测试。

    Apr, 2020

  • 自主车辆上的移动多相机多 3D 物体跟踪

    本文提出了一个新的全局关联图模型与链接预测方法，以预测现有的 tracklets 位置并通过交叉注意力运动建模和外观重新识别将检测与 tracklets 链接起来，以解决由于不一致的 3D 对象检测引起的问题，并提高 nuScenes 检测挑战中标准 3D 对象检测器的检测准确率。实验结果表明，该方法在现有基于视觉的跟踪数据集上表现出了 SOTA 的性能。

    Apr, 2022

  • 自主驾驶的概率三维多模态、多目标跟踪

    通过融合 2D 图像与 3D LiDAR 点云的特征，学习度量，以及在无匹配目标检测时初始化跟踪，提出了一种概率、多模态、多对象跟踪系统，实现了比现有技术更鲁棒、数据驱动的多对象跟踪。

    Dec, 2020

  • 自动驾驶的概率三维多目标跟踪

    本文介绍了一种在线目标跟踪方法，采用卡尔曼滤波器估算对象状态，并测量预测对象状态和当前检测数据之间的马氏距离以进行数据关联，该方法在 NuScenes Tracking Challenge 中表现优异。

    Jan, 2020

  • 自动驾驶用基于地面的单目三维物体检测

    通过研究路面对 3D 检测提供的额外信息，提出了一种嵌入式神经网络，能够充分利用这些应用程序特定的先验知识，从而实现使用单个 RGB 摄像机确定环境中对象的位置和方向的三维目标检测。

    Feb, 2021