モバイル端末でのシンプルなオンラインとリアルタイムの多目標追跡

摘要

近年、多目標追跡は「丁racking-by-Detection」と呼ばれる手法が主流となっている。本研究では、「MobileNetV3」というより軽量な特徴抽出CNNモデルと「SSDLite」というアンカーベースの目標検出策略を組み合わせる多目標検出モデルを提案し、モパイル端末でリアルタイムに活用でき、動画中フレームごとに交通系の目標を検出し、連続のフレームで抽出される目標の特徴表現の相互相関から得られる類似性マップとIOU情報を用い、ハンガリーアルゴリズムにより、検出した複数の目標がフレーム中に入ってきたり出て行ったりする時、ュニークなIDが作成・削除され、軌跡をつけ、自動的に長期追跡できるようにiOSモパイル端末で実装した。提案した多目標追跡モデルは、iPhone8上で、交通系の人間.自転車・バイク・車・バス・トラックを含む6個のカテゴリを検出し、最大16個の物体を20 FPSの速度で同時に追跡できる。