Clustering par suppression de chevauchement pour le suivi de personnes multi-caméras hors ligne

Le suivi de personnes à l’aide de plusieurs caméras est une problématique multifacette qui nécessite l’intégration de plusieurs tâches en vision par ordinateur, telles que la détection d’objets, le suivi de plusieurs objets et la réidentification de personnes. Cette étude présente une méthode de suivi de personnes multi-caméras composée de quatre processus principaux : (1) suivi de personnes sur une seule caméra basé sur un regroupement par suppression de chevauchement ; (2) extraction d’images représentatives pour la réidentification à l’aide d’une estimation de posture ; (3) réidentification par regroupement hiérarchique avec liaison moyenne ; et (4) affectation des trajectoires à faible taux d’identification. L’équipe RIIPS a obtenu le score le plus élevé en précision de suivi d’ordre supérieur (HOTA) de 71,9446 % lors de la Track 1 du défi AI City 2024.