RetryTRACK: Recuperando Detecções Faltantes no Rastreamento de
Pedestres Multi-câmera
Rastreamento. Multi-câmera. Regressão de Processo Gaussiano
O rastreamento de pedestres costuma depender de algoritmos de detecção,
porém, esses algoritmos nem sempre estão corretos e podem perder alguns
pedestres. Embora usar várias câmeras seja uma maneira de lidar com isso,
algumas falhas ainda ocorrem. Por conta disso, é desejável que o rastreador
tente corrigir as detecções faltantes utilizando as informações temporais.
Este trabalho apresenta um método online que não requer treinamento para
recuperar detecções ausentes durante o rastreamento de várias câmeras. A
técnica utiliza extrapolação linear e regressão de processo gaussiano para
produzir novas coordenadas suavizadas. Além disso, propomos um filtro para
remover detecções duplicadas. Anexamos o módulo a um rastreador de
múltiplas câmeras base e o avaliamos nas bases de dados WILDTRACK e
MultiviewX. A precisão de rastreamento foi melhorada em 0,95 p.p. no
WILDTRACK e 2,34 p.p. no MultiviewX com a adição do módulo. Além disso,
essa estratégia recuperou com sucesso 17,98% das detecções ausentes no
WILDTRACK e significativos 40,12% no MultiviewX, ressaltando sua aplicação
prática e potencial para resolver o problema.