BiTrack: 카메라-라이더 데이터를 사용한 양방향 오프라인 3D 다중 객체 추적

실시간 다중 객체 추적(MOT)과 비교하여 오프라인 다중 객체 추적(OMOT)은 2D-3D 검출 융합, 오류 링크 수정, 전체 트랙 최적화 등의 장점을 가지고 있지만, 바운딩 박스 미스어레인먼트와 트랙 평가, 편집, 정제 등의 도전 과제를 해결해야 합니다. 본 논문에서는 "BiTrack"이라는 3D OMOT 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 2D-3D 검출 융합, 초기 궤도 생성, 양방향 궤도 재최적화 모듈을 포함하여 카메라-리다(LiDAR) 데이터에서 최적의 추적 결과를 달성할 수 있습니다. 본 논문의 혁신적인 점은 세 가지로 요약됩니다: (1) 밀도 기반 유사성 지표를 사용하여 2D-3D 검출 결과의 정확한 융합을 달성하는 포인트 레벨 객체 등록 기술의 개발; (2) 꼭지점 기반 유사성 지표 및 허위 경보 거부 및 트랙 복구 메커니즘을 활용하여 신뢰할 수 있는 양방향 객체 궤도를 생성하기 위한 데이터 연관 및 트랙 관리 기술의 개발; (3) 완성 및 부드럽게 만드는 기법으로 각 궤도를 정제하고, 다양한 충실도의 트랙 조각들을 탐욕적으로 재구성하는 궤도 재최적화 방안의 개발. KITTI 데이터셋에서 수행된 실험 결과는 BiTrack이 정확성과 효율성 측면에서 3D OMOT 작업에 있어 최고 수준의 성능을 달성함을 보여줍니다.