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Efficient Min-cost Flow Tracking with Bounded Memory and Computation

Lenz, Philip


This thesis is a contribution to solving multi-target tracking in an optimal fashion for real-time demanding computer vision applications. We introduce a challenging benchmark, recorded with our autonomous driving platform AnnieWAY. Three main challenges of tracking are addressed: Solving the data association (min-cost flow) problem faster than standard solvers, extending this approach to an online setting, and making it real-time capable by a tight approximation of the optimal solution.

Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000049448
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2015
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-494489
KITopen-ID: 1000049448
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdatum 23.02.2015
Referent/Betreuer Stiller, C.
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