本論文は、深度情報を活用した多物体追跡手法「DepthMOT」を提案している。
まず、深度推定ブランチを導入し、シーンの深度マップを端到端で推定する。これにより、カメラ平面上で重なり合う物体でも、深度情報を使って区別できるようになる。
さらに、姿勢推定ブランチを設け、カメラの6自由度運動を推定する。これを使って、カメラの不規則な動きによる線形運動モデルの誤差を補正できる。
実験の結果、VisDrone-MOTとUAVDTデータセットにおいて、提案手法が優れた追跡精度を示すことが確認された。特に、物体の深度情報を活用することで、密集した環境下での物体の区別が大幅に改善された。また、カメラ姿勢の推定によって、不規則なカメラ動作下での追跡精度も向上した。
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by Jiapeng Wu,Y... om arxiv.org 04-09-2024
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