This project aims at using deep learning to solve the pedestrian tracking problem for Autonomous driving usage. The research area is in the domain of computer vision and deep learning. Multi-Object Tracking (MOT) aims at tracking multiple targets simultaneously in a video data. The main application scenarios of MOT are security monitoring and autonomous driving. In these scenarios, we often need to track many targets at the same time which is not possible with only object detection or single object tracking algorithms for their lack of stability and usability. Therefore we need to explore the area of multiple object tracking. The proposed method breaks the MOT into different stages and utilizes the motion and appearance information of targets to track them in the video data. We used three different object detectors to detect the pedestrians in frames, a person re-identification model as appearance feature extractor and Kalman filter as motion predictor. Our proposed model achieves 47.6% MOT accuracy and 53.2% in IDF1 score while the results obtained by the model without person re-identification module is only 44.8% and 45.8% respectively. Our experiment results indicate the fact that a robust multiple object tracking algorithm can be achieved by splitted tasks and improved by the representative DNN based appearance features. ; Detta projekt syftar till att använda djupinlärning för att lösa problemet med att följa fotgängare för autonom körning. For ligger inom datorseende och djupinlärning. Multi-Objekt-följning (MOT) syftar till att följa flera mål samtidigt i videodata. de viktigaste applikationsscenarierna för MOT är säkerhetsövervakning och autonom körning. I dessa scenarier behöver vi ofta följa många mål samtidigt, vilket inte är möjligt med endast objektdetektering eller algoritmer för enkel följning av objekt för deras bristande stabilitet och användbarhet, därför måste utforska området för multipel objektspårning. Vår metod bryter MOT i olika steg och använder rörelse- och utseendinformation för mål ...


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    Pedestrian Tracking by using Deep Neural Networks ; Spårning av fotgängare med hjälp av Deep Neural Network


    Contributors:
    Peng, Zeng (author)

    Publication date :

    2021-01-01


    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English



    Classification :

    DDC:    629



    An Improved Multi-Pedestrian Tracking System Based on Deep Neural Network

    Wu, Chengdong / Chi, Jianning / Gao, Na et al. | SAE Technical Papers | 2019


    Pedestrian Detection with Deep Convolutional Neural Network

    Chen, Xiaogang / Wei, Pengxu / Ke, Wei et al. | British Library Conference Proceedings | 2015



    Small-Scale Pedestrian Detection Based on Deep Neural Network

    Han, Bing / Wang, Yunhao / Yang, Zheng et al. | IEEE | 2020


    Robust multi-view pedestrian tracking using neural networks

    Alom, Md Zahangir / Taha, Tarek M. | IEEE | 2017