使用SORT，deep SORT中的任何一种算法完成多目标行人的跟踪

SORT (Simple Online and Realtime Tracking) 和 Deep SORT (Deep Learning-based Object Tracking) 都是目标跟踪算法，可以用于多目标行人跟踪。

SORT 算法是一种在线实时跟踪算法，基于卡尔曼滤波器进行目标跟踪。该算法先使用检测器检测出目标，然后将目标与现有轨迹进行匹配，如果没有匹配的轨迹则新建一条轨迹。SORT 算法在速度和准确性之间取得了很好的平衡。

Deep SORT 算法在 SORT 的基础上加入了深度学习的部分，使用卷积神经网络 (CNN) 提取目标特征，再使用余弦相似度进行目标匹配。Deep SORT 算法能够更好地解决目标重叠、遮挡等问题，提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性。

总的来说，SORT 和 Deep SORT 算法都可以用于多目标行人跟踪，具体选择哪种算法取决于实际需求和场景。

相关问题

你用SORT和deep SORT两种算法分别实现多目标行人的跟踪

好的，我可以为您简单介绍一下 SORT 和 deep SORT 算法在多目标行人跟踪中的应用。

SORT (Simple Online and Realtime Tracking) 是一种简单的多目标跟踪算法，它基于卡尔曼滤波器进行目标预测，并使用匈牙利算法进行目标关联。SORT 算法的优点是实时性好，适用于实时场景中的多目标跟踪。

Deep SORT (Deep Learning for Object Tracking) 是在 SORT 算法基础上加入了深度学习技术的改进版。Deep SORT 算法首先使用卷积神经网络 (CNN) 进行目标检测，然后使用SORT算法进行目标跟踪。同时，Deep SORT 算法引入了外观特征的嵌入向量，用于目标关联时计算目标之间的相似度，从而提高了目标关联的准确性。

在多目标行人跟踪任务中，SORT 算法可以通过摄像头实时获取行人的位置信息，并预测行人的下一步位置，然后使用匈牙利算法将当前帧中的行人与前一帧中的行人进行关联，得到每个行人的轨迹。Deep SORT 算法则可以在 SORT 算法的基础上，使用深度学习模型对行人进行检测，并计算行人的外观特征嵌入向量，从而提高关联的准确性。

总的来说，SORT 和 deep SORT 算法都是比较常用的多目标跟踪算法，在行人跟踪任务中也有不错的表现。

DeepSORT多目标跟踪算法

DeepSORT是一种基于卡尔曼滤波和深度学习特征提取相结合的多目标跟踪算法。它通过使用卷积神经网络（CNN）从目标的外观中提取特征，然后使用卡尔曼滤波对目标的位置进行预测和更新，从而实现高效、准确和稳定的多目标跟踪。DeepSORT算法的主要优点是可以在复杂的场景中实现高效的多目标跟踪，并且可以处理遮挡、尺度变化和外观变化等问题。它在各种实际场景中都有广泛的应用，例如视频监控、智能交通、机器人导航等领域。

以下是DeepSORT算法的主要步骤：
1.使用卷积神经网络（CNN）从目标的外观中提取特征。
2.使用卡尔曼滤波对目标的位置进行预测和更新。
3.使用匈牙利算法将当前帧中的检测结果与上一帧中跟踪的目标进行匹配。
4.根据匹配结果更新跟踪器的状态和特征。
5.根据跟踪器的状态和特征计算目标之间的相似度，从而实现多目标跟踪。