Resumen

El método de seguimiento de objetos basado en cámaras en movimiento para el sistema de transporte inteligente (ITS) ha atraído cada vez más atención. Sin embargo, la imprevisibilidad de los entornos de conducción y el ruido de la calibración de la cámara hacen que la estimación convencional del plano del suelo no sea fiable y afecte negativamente al resultado del seguimiento. En este artículo, proponemos un sistema de seguimiento de objetos que utiliza un algoritmo de estimación del plano del suelo adaptativo, facilitado con el seguimiento de múltiples núcleos restringidos (CMK) y el filtrado de Kalman, para actualizar continuamente la ubicación de los objetos en movimiento. El algoritmo propuesto aprovecha la estructura a partir del movimiento (SfM) para estimar la pose de la cámara en movimiento y, a continuación, el ángulo de guiñada estimado de la cámara se utiliza como retroalimentación para mejorar la precisión de la estimación del plano del suelo. Para realizar un seguimiento más robusto y eficiente de los objetos bajo oclusión, el sistema propuesto adopta la técnica de seguimiento de múltiples núcleos restringidos para realizar un seguimiento de los objetos en movimiento en el espacio 3D (profundidad). El sistema propuesto se evalúa en varios conjuntos de datos difíciles, y los resultados experimentales muestran el rendimiento favorable, que no sólo puede realizar un seguimiento eficiente de los objetos en carretera en una dashcam equipada en un vehículo en movimiento libre, sino que también puede manejar bien la oclusión en el seguimiento.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:cámara, objetos, algoritmo de estimación adaptativa del plano del suelo, estimación convencional del plano del suelo, técnica de seguimiento de múltiples núcleos, estimación del plano del suelo, sistema de transporte inteligente, método de seguimiento de objetos, sistema de seguimiento de objetos, varios conjuntos de datos problemáticos
• Keywords:camera, objects, adaptive ground plane estimation algorithm, conventional ground plane estimation, multiple kernel tracking technique, ground plane estimation, intelligent transportation system, object tracking method, object tracking system, several challenging datasets