Robust Marker-Based Tracking for Measuring Crowd Dynamics
Robust Marker-Based Tracking for Measuring Crowd Dynamics
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用于测量人群动态的稳健的基于标记的跟踪
DOI：
10.1007/978-3-319-20904-3_40
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
13.5
通讯作者：
B. Leibe
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wolfgang Mehner;M. Boltes;Markus Mathias;B. Leibe
我们提出了一个系统进行实验室实验，成千上万的行人。每个参与者都配备了一个单独的标记，使我们能够进行精确的跟踪和识别。我们提出了一种新的旋转不变的标记设计，它保证了所有使用的代码之间的最小汉明距离。这增加了行人识别的鲁棒性。我们提出了一种算法来检测这些标记，并通过摄像机网络跟踪它们。通过我们的系统，我们能够非常详细地捕捉参与者的运动，从而为数千名行人提供精确的轨迹。所获得的数据是在行人动力学领域的极大兴趣。它还可能有助于改进多目标跟踪方法，使人们能够更好地了解人群的行为。
We present a system to conduct laboratory experiments with thousands of pedestrians. Each participant is equipped with an individual marker to enable us to perform precise tracking and identification. We propose a novel rotation invariant marker design which guarantees a minimal Hamming distance between all used codes. This increases the robustness of pedestrian identification. We present an algorithm to detect these markers, and to track them through a camera network. With our system we are able to capture the movement of the participants in great detail, resulting in precise trajectories for thousands of pedestrians. The acquired data is of great interest in the field of pedestrian dynamics. It can also potentially help to improve multi-target tracking approaches, by allowing better insights into the behaviour of crowds.
DOI：
10.1007/978-3-319-10629-8
发表时间：
2015
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Granular Flow;Mohcine Chraibi;M. Boltes;A. Schadschneider;A. Seyfried
通讯作者：
Granular Flow;Mohcine Chraibi;M. Boltes;A. Schadschneider;A. Seyfried
登记。
DOI：
10.1007/978-1-4939-7647-8_1
发表时间：
2018
期刊：
Neuromethods
影响因子：
--
作者：
Joshi,AnandA
通讯作者：
Joshi,AnandA