Smorodov/Multitarget-tracker

What it solves

このプロジェクトは、マルチターゲット・トラッキング (MOT) の包括的なフレームワークを提供し、ユーザーがビデオのフレーム間で複数のオブジェクトを検出し、追跡することを可能にします。ターゲットが移動、重なり、または一時的に視界から消える際の、一貫貫したオブジェクト・アイデンティティの維持という課題を解決します。

How it works

システムは、以下の4つのコアコンポーネントを組み合わせたパイプラインとして動作します：

1. Object Detection: 伝統的な背景差分法 (例：VIBE, MOG2) または、TensorRTで加速されたディープラーニングモデル (例：YOLOv8, YOLOv12, RT-DETR, D-FINE) を使用してターゲットを識別します。

2. Matching Algorithms: 中心距離や IoU 類似度などの距離メトリクスに基づき、Hungarian algorithm や LAPJV などの線形割り当てアルゴリズムを使用して、検出結果を既存のトラックに割り当てます。

3. Trajectory Smoothing: 定数速度または加速度モデルを備えた Kalman filters (Linear または Unscented) を使用して、オブジェクトのポジションを予測し、パスを平滑化します。

4. Visual Search: 専門的なトラッカー (例：KCF, CSRT, DaSiamRPN) を使用して、一時的に消えたターゲットを復元します。

Who it’s for

UAV 交通監視、衛星平面検知、車両トラッキング、ロボット・スワーム協調などのコンピュータビジョン・アプリケーションの開発者や研究者向けに設計されています。

Highlights

• Broad Model Support: 様々な YOLO バージョン、RT-DETR、D-FINE を含む、幅広い SOTA 検出器を統合しています。
• Hardware Acceleration: ONNX モデルの高パフォーマンス・インファレンス用に TensorRT をサポートしています。
• Flexible Processing: さまざまな FPS 要件を満たすために、同期、非同期 (2-thread)、および完全非同期 (4-thread) パイプラインを提供します。
• Extensible Architecture: スタンドアロンのコマンドライン・ツールとして、または C++ ライブラリとして統合可能です。