MATLAB的答案

为什么不“传感器融合和跟踪工具箱”拥有先进的跟踪算法,如KCF GOTURN, FairMOT, deepSort吗?

12个视图(30天)
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崔 2021年6月10日
评论道: 沃尔特·罗伯森 2021年6月10日
KCF, GOTURN , FairMOT , deepSort 是一些最好的和成功的算法近年来,但不幸的是,为什么没有实现“传感器融合和跟踪工具箱”,“deeplearning工具箱”和“计算机视觉工具箱”?
3评论
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沃尔特·罗伯森”class=
沃尔特·罗伯森 2021年6月10日
我引用你的话,
” 为什么 没有这样的实现”
你想知道 为什么 。现在你知道的原因之一。

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在回答这个问题。

接受的答案

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兰德Kivelevitch 2021年6月10日
你好,崔,
尽我所知,你引用的算法大多是用于跟踪和建立他们的目的是用于一个视频流,换句话说一个单一传感器系统。此外,一个算法如deepSORT实际上是一个深度学习检测器和一个(简单、在线和实时追踪),如果你深入部分,只不过是一个匈牙利关联算法和Kalman-based过滤( 从你共享的链接 )。协会和过滤trackerGNN一样在传感器融合和跟踪,这意味着你只需要一个探测器来喂养它。
我们船在传感器融合和跟踪的算法工具箱设计多传感器、多模跟踪问题。我们的目标是使跟踪使用各种传感器,包括相机,而且雷达、激光雷达、声纳、等等。因此,传感器融合的追踪和跟踪算法不依赖于任何特定的传感器类型和输入都是通用objectDetection对象。
你可以很容易地创建一个跟踪系统建立结合计算机视觉工具箱提供的探测器和传感器融合的追踪和跟踪工具。计算机视觉的工具箱检测器(其中有几种类型,其中一些基于深度学习)将输出边界框,如果你为每个定义objectDetection边界框,您可以使用任何从传感器融合跟踪滤波器和追踪和跟踪完成跟踪。请参阅:
//www.tatmou.com/help/vision/ug/tracking-pedestrians-from-a-moving-car.html
//www.tatmou.com/help/driving/ug/multiple-object-tracking-tutorial.html
同样,我们使用边界框来自激光雷达工具箱探测器跟踪对象。这些探测器是基于深度学习。有几个例子,在自动驾驶的工具箱,传感器融合和跟踪工具箱和激光雷达的工具箱。
谢谢,
兰德
1评论
沃尔特·罗伯森”class=
沃尔特·罗伯森 2021年6月10日
@Elad Kivelevitch
有一个学派认为,企业的作用不应该给客户客户真正需要什么,而是业务的角色应该是给客户的客户 认为 他们需要,然后让客户能得出自己的结论。
所以这一学派的精神: 为什么 Mathworks不是已经抛光解决方案发布的同一天发表各自的算法?金宝搏官方网站

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