Multiple Object Trackingの手法・ライブラリ紹介 - OPTiM TECH BLOG
R&Dチーム2年目の葉山です。巣ごもりの影響...はあまり関係なく元からですが、もっぱら自宅で映画ばかり見ています。バイオレンスな映画が好きです。最近は業務でMultiple Object Trackingを扱っており、トラッキング処理の実装に四苦八苦しています。 今回はMultiple Object Trackingの基本的な解説と、アルゴリズムや便利なライブラリを紹介していきたいと思います。 Multiple Object Trackingとは？ MOTの手法やライブラリなど MOTベンチマークで顕著な成績を残しているモデルたち FairMOT TransMOT（STGT） その他の手法やライブラリ FastMOT motpy MOTの評価指標 評価指標を測るライブラリ py-motmetricsの使い方 終わりに Multiple Object Trackingとは？ Multipl
不審者の監視や迷子探しに 複数のカメラから移動する人物をリアルタイム追跡――NTTとパナソニック、映像監視ソリューションを共同開発 - ITmedia エンタープライズ
日本電信電話（NTT）とパナソニックは2018年10月3日、複数の監視カメラの映像から同一人物を認識し、継続的にモニタリングできるセキュリティソリューション「リアルタイム人物トラッキング」を共同開発したと発表した。2018年度中に両社から順次発売を開始する。 リアルタイム人物トラッキングは、パナソニックがカメラ・映像機器メーカーとして培ってきた映像解析技術や顔認識技術と、NTTのディープラーニングによる映像解析技術とその高速処理基盤、広域ネットワークを組み合わせて開発された。 顔認識に加え、顔以外の人物の特徴や、物体を認識する技術も活用することで、監視カメラのライブ映像や録画映像から、ターゲットとなる人物を高精度に検知。顔が不鮮明な画像や、後ろ姿のみの画像でもターゲットを検知でき、「いつ、誰が、どこにいたか」を追跡できる。 また、複数の監視カメラ間をまたいで、移動するターゲットをリアルタイ
これは位置トラッキング革命だ Oculus創業者が手がける新システムがVRの未来を変える!?
ユーザーのいる場所を測定して、CGの世界に反映してくれる「位置トラッキング」は、よりよいVR体験のためには欠かせない要素だ。例えば、バーチャル世界で興味のあるものに頭を近づけるだけで拡大表示してくれたり、飛んでくるものを体で避けたりといった自然な操作を実現してくれる。 一方で、精度が低いと「あっ、今トラッキングがズレた」と体験者に気づかれてしまい、「これはバーチャルの世界なんだ」と興ざめして魔法が解けてしまう。より高精度な位置トラッキングは、今後のVR業界で重要性を増していくはずだ。 そんな折、「ものすごいトラッキングシステムがある」と、以前、The Voidの記事を寄稿していただいた台湾在住で電子機器の動向に詳しいEjiさんより連絡があった。聞けば、Oculus VRの共同創業者の一人が開発しているとのこと。いったいどんな製品なのか、詳細に解説いただいた。 ＊本記事は米VR専門サイト「R
自動で対象物を捉えて追尾撮影も可能にする空撮ドローンアプリ「Follow Me Bebop」レビュー
最大で25分のフライト＆一人称視点のフライトが可能なParrotのドローン「Bebop 2」は、自分で設定したルートをオートフライトして空撮も可能という高い空撮性能を備えています。しかしさらに、サードパーティ製アプリ「Follow Me Bebop」を使うと目標物を映像の中心に自動で捉え続けるという自動追尾機能が実現するということを耳にしたので、いったいどれほどの性能が実現されているのかを確かめるべく空撮に出かけてきました。 Follow Me Bebop on the App Store https://itunes.apple.com/us/app/id1087497558 Parrot Bebop 2. 超軽量・コンパクトかつ耐久性を重視したデザインの「空飛ぶオトモ」。 http://www.parrot.com/jp/products/bebop2/ 「Follow Me Bebo
Augmented Reality World (AR) 拡張現実の世界 自動車の外観で車種を識別することができるのか？ - VW Tracking Contest 2013 - Szenario 2
富士通研、画像認識を用いた入院患者の状態認識技術を開発
富士通研究所は、カメラを用いて入院患者のベッドでの起き上がり（起床）、ベッドからの立ち去り（離床）やベッド上での行動を高精度に検知する技術を開発した（リリース）。 今回同社は、カメラで撮影した患者の頭部を認識して追跡することで、徘徊・転倒の予兆行動である起床・離床を認識するセンシング技術を開発した。加えて、カメラ画像を基に、もぞもぞして眠れていない、暴れているなど、患者の注意すべき行動を可視化する技術を開発した（図1）。この技術では病院や介護施設での質の高い見守りを実現するとともに、看護師の業務負荷を軽減できるという。技術の詳細は2014年6月11日からパシフィコ横浜で開催される「画像センシングシンポジウム SSII2014」で発表する。 病院や介護施設では、看護師が気付かないうちに入院患者がベッドを離れて徘徊・転倒する事故や、痛みなどで寝つけないなどの状況に看護師が気付くのが遅れることが
Scalable 3D Tracking of Multiple Interacting Objects - CVPR 2014
We consider the problem of tracking multiple interacting objects in 3D, using RGBD input and by considering a hypothesize-and-test approach. Due to their interaction, objects to be tracked are expected to occlude each other in the field of view of the camera observing them. A naive approach would be to employ a Set of Independent Trackers (SIT) and to assign one tracker to each object. This approa
なぜ歯ブラシを買うのに迷うのか？ 客の行動を分析して、分かったこと
なぜ歯ブラシを買うのに迷うのか？ 客の行動を分析して、分かったこと：仕事をしたら“客の迷い”が見えてきた（前編）（1/6 ページ） とあるコンビニでのこと。デザイン会社で勤める田中健作さん（仮名、30代）は、商品を購入する際、いつも“迷って”いるという「うーん、今日のお昼ご飯どれにしようかな……」。棚に並んでいる唐揚弁当を手にして、「おいしそうだな……。でも最近、肉ばかり食べているから、今日は魚にしよう」。ということで、唐揚弁当を元に戻し、シャケ弁当を手にする。 弁当だけではなく、飲料でも同じように迷う。「新商品のお茶にしようかな。それともいつものやつにしようかな」といった感じで。そんなこんなで悩んだ挙句、ようやくレジへ。 田中さんはコンビニに10分ほど滞在したが、店側に残るデータはこれだけ。「30代、男性、シャケ弁当、ペットボトルのお茶を購入」――。彼のように「これにしようか、いやあれに
Zdenek Kalal
Tracking-Learning-Detection (TLD) TLD is an algorithm for tracking of unknown objects in unconstrained video streams. The object of interest is defined by a bounding box in a single frame. TLD simultaneously tracks the object, learns its appearance and detects it whenever it appears in the video. The result is a real-time tracking that typically improves over time. Videos The following videos demo
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自動追尾撮影を可能にする「SHIFT」を開発するスタートアップ「Perceptiv Labs」 | DRONE BORG
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Tracking by Sampling Trackers