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MEDAVET: 基于车辆交通的空间和时间结构的交通车辆异常检测机制
本篇论文通过计算机视觉建立车辆跟踪模型，用于检测高速公路上的交通异常，并提出了检测、跟踪和分析交通的步骤，具体包括从城市交通视频中检测车辆、使用双分图和凸包算法进行车辆跟踪，以及使用两种数据结构检测异常的起点和终点。实验结果显示该方法在 T
PDF8 months ago
CVPR第六届 AI 城市挑战赛
第六届 AI 城市挑战的四个赛道分别涉及城市级多目标多相机车辆跟踪、基于自然语言的车辆轨迹检索、驾驶行为分类、零售店自动化结账，成功的参赛团队的表现已经建立了强大的基础并在参议的挑战中超过了最新技术的水平。
PDF2 years ago
无需外观信息的跟踪：使用局部和全局运动模式学习车辆边界框及轨迹嵌入
本研究提出了一种基于运动模式的长期车辆跟踪方法，使用图卷积神经网络解决跟踪路径嵌入问题，无需外部外观信息，结果在 KITTI-car 跟踪数据集和 UA-Detrac 数据集上获得与最先进跟踪器相当的性能。
PDF3 years ago
CVPR基于自然语言和时空变换器的车辆检索
本文介绍了一个模块化解决方案 All You Can Embed (AYCE)，旨在将单车跟踪序列与自然语言相关联以解决智慧城市应用中结合视觉与文本信息的问题，其核心为使用 BERT 提供文本描述的嵌入和卷积背骨和 Transformer
PDF3 years ago
CVPR双模态车辆异常检测：基于双边轨迹追踪
本文采用双模态模块化方法来检测异常车辆，并提出了一种包括背景建模、车辆跟踪检测、掩模构建、ROI 回溯和双模态跟踪的集成异常检测框架，该框架在自动驾驶领域的相应测试集上获得了较高的成功率。
PDF3 years ago
CVPR城市级别的多摄像头车辆跟踪，由路口区域引导
本文提出了一个基于路口区域的多目标多相机车辆跟踪框架，使用探测和车辆重新识别模型提取目标和外观特征，并提出了方向基于时间蒙版的 tracklet 过滤策略、相邻相机的子簇，通过以上技术，该方法在 2021 AI City Challenge
PDF3 years ago
CityFlow-NL: 自然语言描述下的城市规模车辆追踪和检索
本文介绍了基于自然语言的城市交通模式和车辆事件检测系统的扩展，提出了 CityFlow-NL 测评标准，并介绍了其在多目标多摄像头跟踪、自然语言检索以及时间定位方面的应用，特别侧重于车辆检索和车辆跟踪这两项任务的探索。
PDF3 years ago
高效的鸟瞰视角三维孪生跟踪提议
本文提出一种使用 LIDAR 点云的 Bird Eye View 结构来实现车辆跟踪的方法，该方法结合使用高效的区域提议网络和 3D Siamese 网络来生成和筛选 3D 物体候选项，并且通过端到端训练的方法，使车辆跟踪的成功率和精度分别
PDF5 years ago
基于多核技术的车辆跟踪系统：利用 3D 可变形模型和摄像头自校准技术
本文提出了一种基于 3D 变形车辆模型的车辆定位方法，通过使用形状适配度评估以及颜色信息来跟踪车辆对象，结合了 SSD 和 YOLO9000 两种先进的算法实现车辆的检测和分类，并利用集成学习技术来提高分类的准确性，实验结果表明该方法性能优
PDF7 years ago