【荐读 IJCV】基于并行卡尔曼滤波器的高效通用GPU多目标跟踪方法

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 题目：FastTrack: A Highly Efficient and Generic GPU-Based Multi-object Tracking Method with Parallel Kalman Filter 基于并行卡尔曼滤波器的高效通用GPU多目标跟踪方法 作者：Chongwei Liu, Haojie Li & Zhihui Wang 摘要 基于均匀假设的卡尔曼滤波器一直是跟踪器中关键的运动估计模块。然而，当应用于大规模目标跟踪场景时，它在非均匀运动建模和计算效率方面存在局限性。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的并行卡尔曼滤波器（PKF），它简化了传统的状态变量，以减少计算负载并实现有效的非均匀建模。在PKF中，我们提出了一种非均匀公式，通过将时间间隔Δt从常量转换为与位移相关的变量来模拟非均匀运动，并将减速策略纳入公式的控制输入模型中，以解决多目标跟踪（MOT）中的逃逸问 ………………………………