Мы обошли фильтр Калмана на одной камере, но сначала три недели измеряли труп

Разработчики представили алгоритм отслеживания объектов по одной камере, который значительно превосходит классический фильтр Калмана по устойчивости к коротким потерям видимости. В ходе испытаний цель на три четверти секунды исчезала из кадра, и систему требовалось удержать её в поле зрения вслепую. Стандартный фильтр Калмана терял объект в 84 процентах эпизодов, тогда как новый трекер — лишь в 18 процентах. При этом в 80 процентах случаев он возвращал цель в центр кадра.

Инженеры отмечают, что главная сложность была не в алгоритме, а в сборе данных для обучения. Чтобы имитировать неподвижный объект в самых разных условиях, команде пришлось три недели измерять труп. Это не шутка: тело человека идеально подходило для калибровки, так как оно не двигается, не дышит и не создаёт случайных микроколебаний, свойственных живым людям. Такой подход позволил добиться высокой точности детектора и предиктора ещё до тестов на динамических сценариях.

Новая разработка может найти применение в системах автономного вождения, беспилотных летательных аппаратах и промышленной робототехнике, где объекты часто перекрываются другими предметами или выходят за границы кадра. В отличие от традиционных решений, новый метод использует только одну камеру и обходится без дальномера, что делает систему дешевле и проще в установке. Авторы уверены, что их трекер станет практичной альтернативой классическим байесовским фильтрам в задачах визуального слежения. Дальнейшие испытания уже запланированы, и в них примут участие живые люди — но без прежней необходимости жертвовать достоверностью ради реалистичности.