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Presentamos CAMOT: Una nueva forma de rastrear objetos en videos

CAMOT mejora el seguimiento de múltiples objetos al estimar ángulos y profundidades de la cámara.

― 8 minilectura


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El Seguimiento de múltiples objetos (MOT) es un método que se usa para detectar y seguir objetos en videos a lo largo del tiempo. Esta técnica es clave en áreas como coches autónomos y cámaras de seguridad. El proceso típico para MOT tiene dos pasos principales: primero, detecta objetos en cada cuadro del video, y segundo, conecta estas detecciones a lo largo del tiempo para mantener la identidad de cada objeto.

Sin embargo, el MOT enfrenta desafíos en situaciones reales. Por ejemplo, cuando un objeto está detrás de otro, el sistema puede no detectarlo, lo que dificulta seguirlo. Además, cuando dos objetos están alineados desde la vista de la cámara, puede ser complicado saber qué tan lejos están realmente, lo que causa problemas al intentar conectar sus identidades a través de diferentes cuadros.

Para facilitar estas tareas, conocer la profundidad (qué tan lejos está cada objeto) de cada uno puede ser útil. Investigadores anteriores intentaron resolver esto usando técnicas de aprendizaje profundo para estimar la profundidad, pero esto a menudo añadía complejidad y tiempo de computación.

CAMOT: Un Nuevo Enfoque

Proponemos un método llamado CAMOT, que significa Seguimiento de Múltiples Objetos Consciente del Ángulo de la Cámara. Este método estima el ángulo de la cámara usando la detección de objetos para abordar los problemas de Oclusión y Estimación de profundidad. Al asumir que todos los objetos están sobre una superficie plana, CAMOT mide el ángulo de la cámara que ayuda a entender mejor el espacio entre objetos y su ubicación en el video.

El método no solo proporciona la profundidad de cada objeto, sino que también ayuda a resolver problemas de oclusión. Al mejorar los cálculos de distancia en dirección a la profundidad, CAMOT puede conectar más precisamente los objetos de un cuadro de video al siguiente. Lo mejor es que CAMOT es eficiente y puede trabajar fácilmente con varios métodos existentes de MOT.

Nuestras pruebas se realizaron en conjuntos de datos populares llamados MOT17 y MOT20, confirmando que agregar CAMOT a otros métodos de seguimiento 2D da mejores resultados. Por ejemplo, cuando combinamos CAMOT con un método llamado ByteTrack, se lograron puntuaciones impresionantes en MOT17, superando otras técnicas actuales.

Desafíos en el Seguimiento de Múltiples Objetos

Dicho esto, hay varios obstáculos que enfrentan los sistemas MOT en situaciones del mundo real. Un problema principal es la oclusión, donde un objeto oculta a otro, lo que lleva a detecciones perdidas. Otro problema es la dificultad para estimar qué tan lejos están realmente dos objetos cuando se ven desde diferentes ángulos.

Estos problemas provienen de la forma en que se hace la estimación de profundidad. Muchas técnicas actuales no consideran adecuadamente cómo las perspectivas distorsionan la vista, lo que puede dificultar vincular correctamente los objetos a través de los cuadros. Esto también significa que simplemente apoyarse en las medidas de distancia de una imagen 2D puede no contar toda la historia.

Cómo Funciona CAMOT

CAMOT usa información de detección para averiguar el ángulo de la cámara y la profundidad de varios objetos. Analiza cómo están posicionados los objetos dentro de un cuadro dado, estimando su profundidad según cómo están espaciadas las cajas de detección. Esto ayuda a proporcionar una mejor idea del ángulo de la cámara, ya que los objetos más cercanos a la cámara se perciben de manera diferente a los que están más lejos.

Para usar CAMOT, el sistema busca cajas de delimitación que contengan detecciones de objetos en cada cuadro. Luego aplica una serie de cálculos para estimar tanto el ángulo de la cámara como las coordenadas 3D de cada objeto. A través de este método, CAMOT puede detectar el ángulo de elevación y recoger información sobre las distancias de los objetos sin necesidad de una gran potencia computacional adicional.

Evaluación del Rendimiento

Probamos la efectividad de CAMOT integrándolo con varios métodos de MOT y medimos su éxito en conjuntos de datos populares. Los resultados mostraron que CAMOT mejora significativamente el rendimiento, alcanzando mejores números en comparación con enfoques estándar. También notamos que los costos computacionales eran menores de lo que normalmente incurre otros métodos basados en aprendizaje profundo.

CAMOT fue probado en un enfoque fuerte conocido como ByteTrack, y los resultados mostraron mejoras notables en métricas como HOTA (Precisión de Seguimiento de Orden Superior), MOTA (Precisión de Seguimiento de Múltiples Objetos) e IDF1 (Puntuación F1 de Identidad). En promedio, CAMOT pudo mantener alta velocidad mientras seguía ofreciendo un rendimiento sólido, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real.

Trabajo Relacionado en Seguimiento de Múltiples Objetos

En el campo de MOT, se han utilizado ampliamente métodos tradicionales, como SORT (Seguimiento Simple en Línea y en Tiempo Real) y DeepSORT, que dependen de filtros de Kalman para la estimación de estado. Sin embargo, los métodos más nuevos han tomado un enfoque diferente, empleando técnicas que involucran aprendizaje profundo y modelos de regresión para mejorar el seguimiento de detección de objetos.

Muchos de estos métodos más nuevos, incluyendo ByteTrack, han trabajado para encontrar formas de incorporar la estimación de profundidad en sus procesos de seguimiento, pero aún enfrentan desafíos, particularmente con objetos que se superponen u ocultan entre sí. CAMOT introduce una nueva perspectiva al centrarse en usar el ángulo de la cámara para mejorar la asociación de objetos a lo largo del tiempo.

Técnicas de Estimación de Profundidad

La estimación de profundidad en sí misma es un campo complejo que típicamente implica recuperar información de profundidad de imágenes sin datos adicionales de sensores. Los métodos clásicos requerían un conocimiento profundo de la geometría de la escena. En contraste, las técnicas modernas, especialmente las basadas en aprendizaje profundo, pueden inferir la profundidad a partir de una sola imagen, haciéndolas más versátiles para diversas aplicaciones. Para MOT, entender la profundidad es crucial para seguir a los objetos de manera precisa mientras se mueven en el espacio.

Estimación de Pose de Cámara

La estimación de pose de cámara implica averiguar la posición y orientación de la cámara en relación a la escena que está viendo. Los enfoques tradicionales suelen depender de características específicas para emparejar cuadros de diferentes imágenes. Métodos más recientes de aprendizaje profundo están surgiendo que pueden proporcionar buenos resultados usando solo una imagen.

CAMOT simplifica este proceso al estimar ángulos usando solo información de detección, lo que ayuda a mantener el proceso de seguimiento eficiente y preciso sin necesidad de configuraciones complejas de cámara o datos.

El Futuro de CAMOT

Por ahora, CAMOT depende de entradas de un solo cuadro para la estimación de ángulo. Las mejoras futuras podrían involucrar el uso de múltiples cuadros para mejorar la estabilidad del ángulo y reducir errores. Otra posible aplicación podría estar en tareas de estimación de profundidad donde la geometría de la habitación y los tamaños de los objetos se mantengan constantes.

CAMOT muestra mucho potencial para mejorar los métodos de MOT y avanzar en cómo enfrentamos desafíos relacionados con la estimación de profundidad, oclusión y cálculos de ángulo. Al sentar las bases con CAMOT, futuros desarrollos podrían conducir a técnicas de seguimiento aún más eficientes que serían beneficiosas en muchas aplicaciones del mundo real.

Conclusión

En resumen, CAMOT representa una solución innovadora a los desafíos que enfrenta el seguimiento de múltiples objetos. Al estimar con precisión los ángulos de la cámara y las profundidades de los objetos, permite un seguimiento más confiable, especialmente en entornos complejos donde las oclusiones y distorsiones de perspectiva pueden obstaculizar el rendimiento. Los experimentos realizados indican que este método no solo ofrece una mejor precisión de seguimiento, sino que lo hace con costos computacionales significativamente más bajos que los enfoques tradicionales basados en aprendizaje profundo. A medida que las tecnologías continúan evolucionando, CAMOT podría desempeñar un papel vital en la configuración del futuro del seguimiento de objetos en varios campos.

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