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Multi-Object Tracking in Drone Videos

Stadler, Daniel

Abstract (englisch):

In this report, three popular methods for multi-pedestrian tracking are extended to a multi-category setting and tested on a large drone-based dataset. A thorough comparison of the algorithms is presented and a common shortcoming is identified. Building on this, a new tracking-by-detection based approach is developed that outperforms the other methods by a large margin. In addition, a state-of-the-art object detection model is adapted for the drone imagery, since no public detections are available for the dataset.

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000135221
Veröffentlicht am 12.07.2021
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2021
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1091-8
KITopen-ID: 1000135221
Erschienen in Proceedings of the 2020 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. Ed.: J. Beyerer; T. Zander
Verlag KIT Scientific Publishing
Seiten 123-133
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 51
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