SFSORT: متعقب بسيط في الوقت الفعلي يستند إلى خصائص المشهد

يقدم هذا البحث نظام تتبع متعدد الأهداف يُسمى SFSORT، وهو أسرع نظام في العالم بناءً على التجارب التي أجريت على مجموعات بيانات تحدي تتبع متعدد الأهداف (MOT Challenge). لتحقيق تتبع دقيق وكفؤ من الناحية الحسابية، يستخدم هذا البحث طريقة التتبع عبر الكشف (tracking-by-detection)، امتثالًا للنهج الزمني الحقيقي عبر الإنترنت الذي تم إنشاؤه في الأبحاث السابقة. من خلال تقديم دالة تكلفة جديدة تُعرف باسم مؤشر تشابه الصندوق الحدودي (Bounding Box Similarity Index)، يتم القضاء على مرشح كالمان (Kalman Filter)، مما يؤدي إلى تقليل المتطلبات الحسابية. بالإضافة إلى ذلك، يوضح هذا البحث تأثير خصائص المشهد على تعزيز ربط الأهداف بالمسارات وتحسين معالجة المسارات بعد التقاطها. باستخدام معالج Intel Xeon بتردد 2.2 جيجا هرتز، حققت الطريقة المقترحة نسبة HOTA قدرها 61.7٪ بمعدل معالجة يبلغ 2242 هرتز على مجموعة بيانات MOT17، ونسبة HOTA قدرها 60.9٪ بمعدل معالجة يبلغ 304 هرتز على مجموعة بيانات MOT20. يمكن الحصول على شفرة المصدر الخاصة بالمتابعة، نموذج الكشف المعدّل بدقة، والدروس التوضيحية من الرابط التالي: \url{https://github.com/gitmehrdad/SFSORT}.