國立交通大學 NCTU

Tag and Track長程人物追蹤比對技術

2017/08/01
英文名稱Tag and Track for Long-term person tracking and re-identification
技術編號X17-YKW-00-1
參與教授王元凱教授
應用產業監控與保全業
技術分類影像辨識影像追蹤
技術功效可同時在多相機運作, 增進自動化程度, 提升系統整合性, 提升系統智慧性, 和 擴大監控範圍
技術狀態可移轉技術

由於近年政府與民眾對社會安全的重視,監控攝影機建置的數量以傳統人力管理、監控越來越不可行,因此有了智慧型視訊監控系統的誕生。

智慧型視訊監控系統是未來的方向,目的為管理大型監控網路,其實務上的挑戰包含不同環境下的物件偵測、環境複雜的多物件追蹤、跨攝影機多物件比對,以上挑戰屬於異質監控攝影機整合的挑戰。為了節省人力資源,挑戰也包含關鍵影格抽取。

本系統Tag and Track System(TnTs)屬於智慧型視訊監控系統的一種,由Person Detection、Multi-Object Tracking、Person Re-identification及Key Frame Extraction四個子系統組成,透過這四個子系統可解決上述的挑戰並達成對特定人物進行跨攝影機的追蹤並自動提供重點資訊。

圖(a)~(d)為跨攝影機追蹤。圖(a) 輸入影像。 (b)、(c)、(d)為跨攝影機追蹤結果。綠框為物件偵測結果,紅色數字為[camera id]_[person id]。

圖(e)~(g) 為關鍵影格抽取。藍框為物件偵測結果,綠框為臉部偵測結果,綠色數字為關鍵影格分數(範圍0~1)。

系統規格:

  • 系統平台:Ubuntu 14.04 LTS 64-bit
  • 開發工具:C/C++、Python 2.7、Matlab R2014b or later
  • 硬體規格:

Processor: Intel Xeon® CPU E5-1620 v2 @ 3.70GHz * 8

Memory: 60GB

Graphics: Nvidia Tesla K20

 

系統要求:

Cuda 7.5、cuDNN V3 and V4、OpenCV 3.2、Caffe。