HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

مرشح بايز لتعقب كائنات ثلاثية الأبعاد متعددة من وجهات نظر متعددة مع معالجة التغطية

Jonah Ong, Ba Tuong Vo, Ba Ngu Vo, Du Yong Kim, Sven Nordholm
مرشح بايز لتعقب كائنات ثلاثية الأبعاد متعددة من وجهات نظر متعددة مع معالجة التغطية
الملخص

تُقدّم هذه الورقة بحثًا عن مُتتبع متعدد الكاميرات ومتعدد الأهداف يعمل بشكل مباشر (online)، يعتمد فقط على تدريب كاشف أحادي (monocular detector) دون الحاجة إلى اعتبار تكوينات الكاميرات المتعددة، مما يسمح بتوسيع أو إزالة الكاميرات بشكل سلس دون الحاجة إلى إعادة التدريب. يتميز الخوارزمية المقترحة بتعقيد خطي بالنسبة للعدد الكلي للكشفات عبر الكاميرات، وبالتالي تتميّز بقابلية التوسع الجيدة مع زيادة عدد الكاميرات. تعمل الخوارزمية في إطار العالم ثلاثي الأبعاد (3D world frame)، وتوفر تقديرات مسار ثلاثية الأبعاد للأهداف. تكمن الابتكار الرئيسي في نموذج احتشاء ثلاثي الأبعاد عالي الدقة ولكن قابل للتطبيق، والذي يمكنه التكيّف مع الترشيح البايزي المثالي متعدد الرؤى والمتعدد الأهداف، حيث يتم دمج المهام الفرعية مثل إدارة المسارات، وتقدير الحالة، ورفض التشويش، ومعالجة الاحتشاء أو الأخطاء في الكشف، بشكل سلس داخل عملية بايزية مفردة. وقد تم تقييم الخوارزمية المقترحة على أحدث مجموعة بيانات WILDTRACKS، وأظهرت كفاءتها في المشاهد المزدحمة جدًا على مجموعة بيانات جديدة.

مرشح بايز لتعقب كائنات ثلاثية الأبعاد متعددة من وجهات نظر متعددة مع معالجة التغطية | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI