التتبع المتعدد للأجسام عبر الإنترنت من خلال تجميع الأحداث المقيدة هيكلية

يصبح تتبع الكائنات المتعددة (MOT) أكثر تحديًا عندما تكون الكائنات المُهتمة بها ذات مظهر مشابه. وفي هذه الحالة، تكون إشارات الحركة مفيدة بشكل خاص في التمييز بين الكائنات المتعددة. ومع ذلك، في حالة تتبع الكائنات الثنائية الأبعاد (2D MOT) في الوقت الفعلي في مشاهد تم التقاطها بواسطة كاميرات متحركة، تصبح إشارات الحركة القابلة للملاحظة معقدة بسبب الحركات الشاملة للكاميرا، وبالتالي ليست دائمًا سلسة أو قابلة للتنبؤ بها. ولمعالجة هذه الحركات غير المتوقعة للكاميرا في سياق تتبع الكائنات الثنائية الأبعاد في الوقت الفعلي، تم الاستفادة من قيد الحركة الهيكلي بين الكائنات بفضل مقاومته للحركات الكاميرية. في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة لربط البيانات تستغل بشكل فعّال قيود الحركة الهيكلية في ظل حركات كاميرا كبيرة. وبالإضافة إلى ذلك، لتعزيز مزيد من المقاومة لربط البيانات ضد الأخطاء في الكشف والتشويشات، تم تطوير نهج جديد لجمع الأحداث (event aggregation) لدمج القيود الهيكلية في تكاليف التعيين لتحسين الأداء في تتبع الكائنات في الوقت الفعلي. وأظهرت النتائج التجريبية على عدد كبير من مجموعات البيانات فعالية الخوارزمية المقترحة في تتبع الكائنات الثنائية الأبعاد في الوقت الفعلي.