deepsort算法 减法

DeepSORT（Deep Learning + SORT）是一种基于深度学习和目标跟踪的算法，用于在视频中进行多目标跟踪。它结合了深度学习的目标检测和特征提取能力以及SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的目标关联和轨迹预测能力。

DeepSORT的主要步骤包括：
1. 目标检测：使用深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN等）对视频帧进行目标检测，获取每个帧中的目标位置和类别信息。
2. 特征提取：对每个检测到的目标提取特征向量，常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）对目标区域进行特征编码。
3. 目标关联：使用SORT算法对不同帧中的目标进行关联，通过计算特征向量之间的相似度来判断是否为同一目标，并建立轨迹。
4. 轨迹预测：根据历史轨迹和目标关联结果，使用卡尔曼滤波等方法对目标进行轨迹预测，以提高跟踪的准确性和稳定性。

DeepSORT算法通过结合深度学习和目标跟踪技术，能够在复杂的场景中实现高效准确的多目标跟踪。它在视频监控、自动驾驶、行人计数等领域具有广泛的应用前景。