BiTrack: Bidirektionales Offline 3D Mehrfachobjektverfolgung unter Verwendung von Kamera-LiDAR-Daten

Im Vergleich zur Echtzeit-Mehrzielverfolgung (MOT) bietet die Offline-Mehrzielverfolgung (OMOT) die Vorteile der Fusion von 2D-3D-Detektion, Korrektur fehlerhafter Verbindungen und vollständiger Trajektorienoptimierung, muss jedoch mit den Herausforderungen der Fehljustierung von Begrenzungsboxen sowie der Evaluierung, Bearbeitung und Verfeinerung von Trajektorien umgehen. In dieser Arbeit wird "BiTrack" vorgestellt, ein 3D-OMOT-Framework, das Module für die Fusion von 2D-3D-Detektion, die Erzeugung anfänglicher Trajektorien und eine bidirektionale Trajektorienreoptimierung enthält, um optimale Verfolgungsergebnisse aus Kamera-LiDAR-Daten zu erzielen. Die Neuerungen dieser Arbeit sind dreifach: (1) Entwicklung einer punktbasierenden Objektregistrierungstechnik, die ein dichte-basiertes Ähnlichkeitsmaß verwendet, um eine genaue Fusion von 2D-3D-Detektionsergebnissen zu erreichen; (2) Entwicklung eines Satzes von Datenassoziation- und Trajektorienmanagementmethoden, die ein knotenbasiertes Ähnlichkeitsmaß sowie Mechanismen zur Ablehnung falscher Alarme und zur Wiederherstellung von Trajektorien nutzen, um verlässliche bidirektionale Objekttrajektorien zu generieren; (3) Entwicklung eines Schemas zur Trajektorienreoptimierung, das Track-Fragmente unterschiedlicher Genauigkeit gierig neu organisiert und jede Trajektorie durch Vollendungs- und Glättungstechniken verfeinert. Die Experimentsergebnisse am KITTI-Datensatz zeigen, dass BiTrack den Stand der Technik in Bezug auf Genauigkeit und Effizienz bei 3D-OMOT-Aufgaben erreicht.