问题描述: 给定一个目标进行跟踪,注意观察到人物的遮挡、进入人群中或者视角变化等因素下 SiamMOT专注于改进局部跟踪,在轨迹不可见的情况下也能向前跟踪,即跟踪器知道连续 帧未能跟踪到相应的目标是才终止轨迹。 在线跟踪器在实时场景中专注于改进连续帧上的局部连接,而不是构建一个离线图来识别跨大时间间隔的实例。 文章主要工作: 提出Sia
MOTSLAM首先通过多目标跟踪(MOT)结合2D和3D边界框检测来创建初始3D物体。然后,应用基于神经网络的单目深度估计来获取动态特征的深度。最后,使用一种新颖的捆绑调整方法联合优化相机姿态、物体姿态以及静态和动态地图点。我们在KITTI数据集上的实验表明,我们的系统在单目动态SLAM中的相机自运动和物体跟踪方面均达到了最佳性...
本文介绍了一种稠密SLAM系统——Co-Fusion,以实时的RGB-D图片流为输入,并分割场景为不同物体(使用运动或语义线索),同时实时跟踪和重建它们的3D形状。本文使用了一种多模型拟合方法,其中每个物体可以独立于背景进行运动,并能够被有效地跟踪,同时它的形状使用与该物体标号关联的像素跟随时间进行融合。以往试图解决动态场...
这项工作提出了一种新的稠密RGB-D SLAM方法,用于动态平面环境,能够同时进行多目标跟踪、相机定位和背景重建。以前的动态SLAM方法要么依赖于语义分割来直接检测动态对象;要么假设动态对象占据相机视图的比例比静态背景小,因此可以作为离群值去除。在相机运动先验的辅助下,当相机的视场被多个动态物体遮挡时,我们的方法能够...
DOT 是一种用于 SLAM 系统的新型前端算法,它通过结合实例分割和多视图几何方程,可靠地检测和跟踪移动对象。我们在用于自动驾驶研究的三个公共数据集中对ORB-SLAM2进行了评估,表明DOT生成的物体运动信息使我们能够分割动态内容,从而显着提高其鲁棒性和准确性。
这项工作提出了一种新的稠密RGB-D SLAM方法,用于动态平面环境,能够同时进行多目标跟踪、相机定位和背景重建。以前的动态SLAM方法要么依赖于语义分割来直接检测动态对象;要么假设动态对象占据相机视图的比例比静态背景小,因此可以作为离群值去除。在相机运动先验的辅助下,当相机的视场被多个动态物体遮挡时,我们的方法能够...
DOT 是一种用于 SLAM 系统的新型前端算法,它通过结合实例分割和多视图几何方程,可靠地检测和跟踪移动对象。我们在用于自动驾驶研究的三个公共数据集中对ORB-SLAM2进行了评估,表明DOT生成的物体运动信息使我们能够分割动态内容,从而显着提高其鲁棒性和准确性。
b 类以上，目前还有多目标追踪和SLAM地图生成两…闭眼多目标追踪，无论是发论文还是工作，感知》SLAM ...