교통 장면에서 이미지 공간과 세계 공간 추적의 결합

도시 거리 장면에서 추적은 자율 주행 차량과 같은 자율 시스템에서 핵심적인 역할을 합니다. 현재의 대부분 시각 기반 추적 방법은 이미지 영역에서 추적을 수행합니다. 다른 접근 방식, 예를 들어 라이다(LIDAR)와 레이더 기반의 방법은 순수하게 3D 영역에서 추적을 수행합니다. 일부 시각 기반 추적 방법은 파이프라인의 일부에서 3D 정보를 활용하고, 일부 3D 기반 방법은 접근 방식의 구성 요소에서 이미지 기반 정보를 활용하지만, 우리는 전체 과정에서 이미지 공간과 세계 공간 정보를 공동으로 사용하는 것을 제안합니다. 우리는 이 추적 파이프라인을 이미지 기반 추적의 3D 확장으로 제시합니다. 각 추적 객체의 감지 향상부터 보고된 위치까지, 처리 단계의 모든 단계에서 세계 공간 3D 정보를 사용합니다. 이를 위해 우리의 새로운 결합형 2D-3D 칼만 필터와 개념적으로 깔끔하며 확장 가능한 가설-선택 프레임워크를 결합하여 실현하였습니다. 우리의 접근 방식은 공식 KITTI 벤치마크(2D 이미지 영역에서만 평가를 수행함)에서 현존하는 최고 수준에 맞먹는 성능을 보입니다. 추가 실험에서는 결합형 2D-3D 추적을 통해 3D 위치 결정 정밀도에 있어 상당한 개선이 이루어짐을 보여주었습니다.