RetryTRACK : recuperando detecções faltantes no rastreamento de pedestres multi-câmera

Abstract

O rastreamento de pedestres costuma depender de algoritmos de detecção, porém esses al- goritmos 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 tem- porais. 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 rastre- ador 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 Mul- tiviewX 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.