Multimodal Multiobject Tracking by Fusing Deep Appearance Features and Motion Information
المؤلفون المشاركون
Zhang, Liwei
Lai, Jiahong
Zhang, Zenghui
Deng, Zhen
He, Bingwei
He, Yucheng
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Multiobject Tracking (MOT) is one of the most important abilities of autonomous driving systems.
However, most of the existing MOT methods only use a single sensor, such as a camera, which has the problem of insufficient reliability.
In this paper, we propose a novel Multiobject Tracking method by fusing deep appearance features and motion information of objects.
In this method, the locations of objects are first determined based on a 2D object detector and a 3D object detector.
We use the Nonmaximum Suppression (NMS) algorithm to combine the detection results of the two detectors to ensure the detection accuracy in complex scenes.
After that, we use Convolutional Neural Network (CNN) to learn the deep appearance features of objects and employ Kalman Filter to obtain the motion information of objects.
Finally, the MOT task is achieved by associating the motion information and deep appearance features.
A successful match indicates that the object was tracked successfully.
A set of experiments on the KITTI Tracking Benchmark shows that the proposed MOT method can effectively perform the MOT task.
The Multiobject Tracking Accuracy (MOTA) is up to 76.40% and the Multiobject Tracking Precision (MOTP) is up to 83.50%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Liwei& Lai, Jiahong& Zhang, Zenghui& Deng, Zhen& He, Bingwei& He, Yucheng. 2020. Multimodal Multiobject Tracking by Fusing Deep Appearance Features and Motion Information. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144560
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Liwei…[et al.]. Multimodal Multiobject Tracking by Fusing Deep Appearance Features and Motion Information. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144560
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Liwei& Lai, Jiahong& Zhang, Zenghui& Deng, Zhen& He, Bingwei& He, Yucheng. Multimodal Multiobject Tracking by Fusing Deep Appearance Features and Motion Information. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144560
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144560
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر