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Suivi et Catégorisation Visuels en Temps Réel d'un Nombre Variable d'Objets : application au suivi de véhicules
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Bardet, François Chateau, Thierry Ramadasan, Datta |
| Copyright Year | 2009 |
| Abstract | Ce papier expose un systeme automatique de suivi et categorisation en temps reel d'un nombre variable d'objets generiques. La configuration multi-objet est estimee par un Filtre Particulaire par Chaine de Markov (Markov Chain Monte-Carlo Particle Filter ou MCMC PF). Ce systeme a precedemment ete valide sur du suivi de pietons, et nous presentons ici des applications au suivi de plusieurs classes de vehicules. Comme principale contribution, nous proposons de mener conjointement la categorisation et le suivi au sein du Filtre Particulaire. Nous presentons egalement une mesure de distance anisotrope entre vehicules, basee sur leurs modeles geometriques 3D. Les resultats sont presentes et discutes sur des sequences de suivi de vehicules dans le trafic, impliquant differents types d'objets tels que motos, voitures, camionnettes et poids lourds. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://chateaut.free.fr/publications/2009bardetORASIS.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
