并行卡尔曼跟踪器

250 FPS 实时跟踪

首个完全基于GPU的目标跟踪范例,利用并行卡尔曼滤波和CUDA优化的关联模块,在大规模多目标跟踪场景下实现卓越效率。

Liu, Chongwei · 李豪杰 · 王智慧

International Journal of Computer Vision 2023

参数信息

PKF 平均单次迭代时间
0.2 ms
实时效率
250 FPS
实时效率
42 FPS

技术优势

计算量与轨迹数无关

将计算图转置为二次型并利用 CUDA 并行,单次迭代时间不随轨迹数量增长。

非均匀运动也能处理

把时间间隔 Δt 变成与位移相关的变量,将非均匀运动转化为均匀运动建模。

逃离跟踪问题被抑制

在控制输入模型中引入减速策略,抑制多目标跟踪中的目标逃离现象。

全流程 GPU 化

Fast 是首个完全基于 GPU 的跟踪器范式,显著提升大规模场景的跟踪效率。

应用场景