QuadTrack

QuadTrack是一个由四足机器人收集的全方位图像数据集，包含360°视场的大范围场景，具有强烈的运动特性和复杂的环境。该数据集包含19,200张图像，涵盖各种动态、真实世界场景，为评估大视场多目标跟踪性能提供了新的基准。

QuadTrack is an omnidirectional image dataset collected by quadruped robots. It features large-scale scenes with 360° field of view (FoV), strong motion characteristics and complex environments. The dataset comprises 19,200 images covering diverse dynamic real-world scenarios, serving as a novel benchmark for evaluating the performance of large-field-of-view multi-object tracking.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

QuadTrack数据集是通过搭载在四足机器人上的360°×70°全景相机收集而成的。该数据集的收集跨越了两个城市的五个校区，涵盖了19,200张图像，包含了各种动态和现实世界的场景。数据集的特点包括广阔的视野、剧烈的运动和复杂的环境。为了应对全景图像的畸变，如分辨率损失、几何变形和光照不均匀，QuadTrack数据集在收集过程中进行了特殊的处理，以确保图像质量和特征的一致性。

特点

QuadTrack数据集的特点在于其广阔的视野和动态的运动，这使得数据集在全景多目标跟踪任务中具有挑战性。数据集的另一个特点是它包含了大量的轨迹数据，这些数据对于跟踪算法的训练和评估至关重要。此外，QuadTrack数据集的收集过程也考虑到了光照和色彩的均匀性，这对于提高跟踪算法的鲁棒性具有重要意义。

使用方法

QuadTrack数据集可以用于全景多目标跟踪算法的训练和评估。使用该数据集时，需要考虑其广阔的视野和动态的运动，以及全景图像的畸变问题。此外，由于数据集包含了大量的轨迹数据，因此在训练过程中需要使用有效的轨迹管理策略。为了提高算法的鲁棒性，可以采用一些技术来处理全景图像的畸变问题，例如使用可变形卷积网络来处理高纬度区域的严重畸变。

背景与挑战

背景概述

全景影像凭借其360°的视野，为多目标跟踪（MOT）提供了丰富的空间和时间信息，支持对周围物体之间关系的捕捉。然而，现有的MOT算法大多针对具有有限视野的针孔图像进行优化，在全景场景中效果不佳。此外，全景图像的畸变，如分辨率损失、几何变形和照明不均匀，阻碍了现有MOT方法的直接应用，导致性能显著下降。为了应对这些挑战，本文提出了一种名为OmniTrack的全景MOT框架，该框架集成了轨迹管理以引入时间线索，灵活跟踪实例用于对象定位和关联，以及CircularStatE模块以减轻图像和几何畸变。这种集成使得在大视野场景中进行跟踪成为可能，即使在快速传感器运动的情况下也能实现。为了缓解全景MOT数据集的缺乏，我们引入了QuadTrack数据集——一个由四足机器人收集的全面全景数据集，具有宽视野、剧烈运动和复杂环境等多样化的挑战。在公共JRDB数据集和新引入的QuadTrack基准上进行的大量实验表明，所提出的框架具有最先进的性能。OmniTrack在JRDB上实现了26.92%的HOTA评分，提高了3.43%，在QuadTrack上进一步实现了23.45%，超过了基线6.81%。数据集和代码将在https://github.com/xifen523/OmniTrack上公开提供。

当前挑战

全景MOT面临的主要挑战包括：1)全景图像的畸变，如分辨率损失、几何变形和照明不均匀，导致直接应用现有MOT方法的性能下降；2)全景图像中目标定位的困难，由于宽视野导致的搜索空间大；3)全景MOT数据集的缺乏，限制了相关算法的研究和评估。OmniTrack框架通过引入轨迹管理、灵活跟踪实例和CircularStatE模块来应对这些挑战，实现了在大视野场景下的稳定和准确的跟踪。QuadTrack数据集的引入为全景MOT研究提供了新的基准，有助于推动相关领域的发展。

常用场景

经典使用场景

QuadTrack 数据集主要被用于全景多目标跟踪（MOT）算法的研发与评估。全景相机能够捕捉360°视野，为MOT算法提供了丰富的空间和时间信息。然而，全景图像的畸变、分辨率损失和光照不均匀等问题给MOT算法带来了挑战。QuadTrack 数据集通过收集由四足机器人采集的全景图像，提供了包含广泛视野、激烈运动和复杂环境等多样化挑战的全面全景数据集。这一数据集为全景MOT算法的研究提供了一个重要的基准，帮助研究者评估和改进算法的性能。

衍生相关工作

QuadTrack 数据集的提出和发布，为全景MOT算法的研究和应用提供了重要的资源。QuadTrack 数据集的发布，不仅为全景MOT算法的研究提供了新的基准，也为全景MOT技术的实际应用提供了数据支持。此外，QuadTrack 数据集还可以促进全景MOT算法与其他相关技术的融合，例如深度学习、计算机视觉和机器人技术等。这些相关工作将有助于推动全景MOT技术的进一步发展，为自动驾驶、机器人导航和人机交互等领域带来更多的可能性。

数据集最近研究

最新研究方向

在全景图像多目标跟踪（MOT）领域，QuadTrack数据集及其支持的全景MOT框架OmniTrack代表了该领域的前沿研究方向。OmniTrack框架结合了端到端（E2E）和基于检测的跟踪（TBD）两种主流MOT范式，通过引入反馈机制，有效减少了在大视野（FoV）中快速传感器运动带来的不确定性，实现了快速准确的目标定位和关联。该框架的三个核心组件——圆形统计E模块、FlexiTrack实例和轨迹管理，共同解决了全景图像中几何失真、低分辨率和照明不一致等关键挑战。OmniTrack在公共JRDB数据集和QuadTrack基准数据集上的广泛实验表明，它在全景MOT方面取得了最先进的性能，为该领域的研究提供了新的动力和挑战。

相关研究论文

• Omnidirectional Multi-Object Tracking

  湖南大学 · 2025年