公共交通环境中的人体检测与再识别
R4-A3
项目描述
大型摄像机网络在城市生活中无处不在，特别是在人口密集的环境中，如机场、火车站和体育场。考虑到成本和实用性，这种网络中的大多数摄像机都间隔很宽，这样它们的视野就不会重叠。在与国土安全相关的监控应用中，自动匹配在不同摄像头中重新出现的人是一个关键问题。这个匹配问题与计算机视觉研究领域——人类再识别(简称“re-id”)密切相关。
该项目解决了专门为公共交通环境设计的真实世界重新识别算法的设计和部署。这包括:
- 设计和分析用于人体检测、跟踪、表示和匹配的新型计算机视觉算法;
- 评估这类算法在真实的国土安全应用中的适用性，考虑到跟踪/检测错误、延迟/拥塞和软件系统的人机接口;而且
- 设计新的实验协议和数据集，更接近于从业者在实际部署中遇到的重新识别问题的类型。
该研究的理想最终状态是一套直接适用于国土安全企业(HSE)并为大规模系统集成做好准备的重新id算法。第四年年报
项目负责人
理查德Radke
教授
伦斯勒理工学院
电子邮件
目前参与项目的学生
- 孟郑
伦斯勒理工学院