Jun, 2023

分布式相机网络的异方差地理空间跟踪

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TL;DR本研究旨在解决使用分布式摄像头网络进行地理空间物体跟踪的问题，界定物体的地理空间坐标和物体位置的不确定性，提出了一个新颖的单个物体地理空间跟踪数据集，并探讨了不确定性校准和通过可微的跟踪器对模型进行微调对性能的影响。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用空间不变性进行可扩展的无监督物体跟踪

    提出了一种能够应对大场景和多物体的无监督对象跟踪体系结构，包括空间不变运算（卷积和空间注意）和本地对象表示方案，在多个实验中展现了在有多个物体的混乱场景中跟踪对象比其他方法更好，并且能够很好地推广到训练时未遇到的更大，物体更多的视频中。

    Nov, 2019

  • 街景图像中物体的自动发现和地理标记

    本文提出了一种基于街景图像的自动检测并计算感兴趣的重复固定对象的 GPS 坐标的方法，使用两个全卷积神经网络进行处理并使用一种新颖的自定义马尔可夫随机场模型进行三角化，实验证明了本方法的有效性。

    Aug, 2017

  • 天空中的眼睛：基于无人机的物体跟踪和三维定位

    本文提出了一种基于深度学习目标检测的无人机多目标跟踪和三维定位方案，将 TrackletNet Tracker（TNT）和多视图立体技术相结合，能够对设备拍摄的对象进行检测、跟踪并测定其三维坐标。

    Oct, 2019

  • 全球定位：利用相邻和远源相机的相对时空几何约束

    从单个图像中估计相对于全局框架的六自由度相机姿态的问题，我们提出了一种利用相对空间和时间几何约束的新颖网络来引导定位的深度网络的训练方法。利用相邻相机帧和场景中时空距离较远的相机帧获得的空间和时间相对姿态约束，我们的方法能够学习到在只有少量或非常稀疏的地面真实 3D 坐标可用的情况下进行定位。我们在三个常见的视觉定位数据集上评估了我们的方法，并证明其优于其他直接姿态估计方法。

    Dec, 2023

  • 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

  • 使用稠密不确定度估计的视觉跨视图度量定位

    本文使用新型网络结构和更密集的卫星图像描述符进行多模式区域定位，可将度量定位误差中位数相对于同一区域、跨区域和跨时间的现有技术分别降低 51％、37％和 28％。

    Aug, 2022

  • 一种基于全球均衡图模型的多摄像机物体跟踪方案

    本文提出了一种全局图模型和改进相似度度量的方法来提高多摄像头对象跟踪的性能，并且成功地将单摄像头对象跟踪和跨摄像头对象追踪区别对待。实验结果表明，即使在单摄像头对象跟踪质量不佳的情况下，该方法也能更好地发挥作用。

    Feb, 2015

  • 自洽的深度几何学习用于异构多源空间点数据预测

    多源空间点数据预测的创新性框架将各种数据整合起来，不依赖地面真实标签，并通过引入 “可信度分数” 和地理位置感知图神经网络等技术有效地解决评估数据质量和建模空间关系的挑战，其在真实和合成数据集上的严格测试结果表明其优越性能。

    Jun, 2024