Rastreamento de pedestres 3D multi-câmera usando redes neurais de grafos

Abstract

Rastrear a posição de pedestres ao longo do tempo através de imagens de câmeras é um tópico de pesquisa em visão computacional em ascensão. No cenário multi-câmera, as pesquisas são mais recentes ainda. Muitas soluções utilizam redes neurais supervisionadas para resolver esse problema, o que pode exigir um esforço muito grande para anotar os dados além de muito tempo gasto para treinar a rede. Os objetivos deste trabalho são: desenvolver variações de algoritmos de rastreamento de pedestres sendo desejável dispensar a necessidade de possuir dados anotados; e comparar os resultados obtidos através de métricas de acurácia. Este trabalho propõe, portanto, uma abordagem para rastrear pedestres no espaço 3D em ambientes multi-câmera utilizando a arquitetura de rede neural Message Passing Neural Network inspirada em grafos. Avaliamos a solução utilizando a base de dados WILDTRACK e um método de detecção generalizável, conseguindo 77,1% de MOTA ao treinar com dados obtidos de um algoritmo de rastreamento generalizável. O algoritmo consegue realizar o rastreamento a uma taxa de 40 quadros por segundo.