تجميع مكثف لمنع التداخل في تتبع الأشخاص عبر كاميرات متعددة غير متزامنة

تُعدّ تتبع الأشخاص عبر كاميرات متعددة مشكلة معقدة تتطلب دمجًا لعدة مهام في مجال الرؤية الحاسوبية، مثل كشف الكائنات، وتتبع الكائنات المتعددة، وتحديد الهوية الشخصية (Person Re-identification). تقدّم هذه الدراسة طريقة لتحديد الأشخاص عبر كاميرات متعددة تتكوّن من أربع عمليات رئيسية: (1) تتبع الأشخاص في كاميرا واحدة باستخدام تجميع مُقلّل من التداخل (overlap suppression clustering)، (2) استخراج الصور الممثلة باستخدام تقدير الوضعية (pose estimation) لغرض إعادة التعرف، (3) إعادة التعرف باستخدام التجميع الهرمي مع الربط المتوسط (average linkage)، و(4) تخصيص المسارات ذات التعرف المنخفض (low-identifiability tracklets). وقد حقّق فريقنا RIIPS أعلى درجة في دقة التتبع من الرتبة العليا (HOTA) تبلغ 71.9446% في مسابقة AI City Challenge 2024، المسار 1.