BiTrack: カメラとLiDARデータを用いた双方向オフライン3D多物体追跡

リアルタイムの多目的追跡（MOT）と比較して、オフラインの多目的追跡（OMOT）は2D-3D検出融合、誤リンク訂正、および全軌道最適化などの利点がありますが、バウンディングボックスのずれや軌道評価、編集、洗練などの課題に対処する必要があります。本論文では、「BiTrack」という3D OMOTフレームワークを提案します。このフレームワークには2D-3D検出融合モジュール、初期軌道生成モジュール、双方向軌道再最適化モジュールが含まれており、カメラ-LiDARデータから最適な追跡結果を得ることを目指しています。本論文の新規性は以下の三点にあります：(1) 密度に基づく類似性指標を用いたポイントレベルの物体登録技術を開発し、2D-3D検出結果の正確な融合を実現しました；(2) 頂点ベースの類似性指標を利用し、虚警拒否と軌道復元メカニズムも組み込んだ一連のデータ関連付けと軌道管理技術を開発し、信頼性のある双方向物体軌道を生成しました；(3) 軌道再最適化スキームを開発し、異なる忠実度を持つ軌道断片を貪欲法で再構成するとともに、各軌道を完成度向上と平滑化技術で洗練しました。KITTIデータセットでの実験結果は、BiTrackが精度と効率面で3D OMOTタスクにおいて最先端の性能を達成していることを示しています。