Rastreamento multi-objeto através de oclusões por filtragem de tracklets locais e associação de tracklets globais com respostas de detecção

Este artigo apresenta um método de rastreamento multi-objeto baseado em detecção em duas etapas online em cenários de vigilância visual densa com uma única câmera. Na etapa local, um filtro particulado com seleção de observador que pode lidar com oclusão parcial de objetos é utilizado para gerar um conjunto de tracklets confiáveis. Na etapa global, as respostas de detecção são coletadas de uma janela deslizante temporal para lidar com ambiguidades causadas por oclusão total de objetos para gerar um conjunto de tracklets potenciais. Os tracklets confiáveis gerados na etapa local e os tracklets potenciais gerados dentro da janela deslizante temporal são associados pelo algoritmo Húngaro em uma matriz de custo de associação de tracklets par a par modificada para obter a associação global ótima. Este método é aplicado à classe de pedestres e avaliado em dois conjuntos de dados desafiadores. Os resultados experimentais comprovam a eficácia do nosso método.