Введение
С тех пор, как нейронные сети начали набирать популярность, большинство инженеров стали решать многие из задач ПО в области Public Safety методами deep learning. Несмотря на то что у нейросетей нет конкурентов в вопросах обнаружения (detection) и распознавания (identification) объектов, всё же они не могут похвастаться способностью анализировать и рассуждать, а лишь создают закономерности, которые не всегда можно понять или интерпретировать.
Мы придерживаемся такого мнения: для трекинга нескольких объектов более эффективными будут интерпретируемые и предсказуемые подходы, такие как, например, метод вероятностной ассоциации данных (probabilistic data association approach).
О точности трекинга и преимуществах выбранного нами подхода наглядно (подробнее в посте):
Сравнение популярного трекера Re3 (слева) и нашего компонента AcurusTrack (справа)
Дисклеймер: этот пост не претендует на почетный статус “средства от всех бед в Public Safety Software”. Мы также не заявляем, что изобрели что-либо новое. Мы лишь приводим примеры некоторых популярных подходов к решению задачи мультитрекинга, анализируем их и предлагаем собственную практическую реализацию.
Целиком проект лежит на GitHub.
