deepsort算法

DeepSORT（Deep Learning-based Object Tracking）是一种基于深度学习的目标跟踪算法。它结合了目标检测和多目标跟踪，能够实时准确地跟踪视频中的多个目标。

DeepSORT通过将目标检测器（如YOLO、SSD等）与深度学习方法（如卷积神经网络）相结合，实现对视频帧中的目标进行检测和识别。然后，利用外观特征和运动信息对目标进行跟踪。在跟踪过程中，DeepSORT使用卡尔曼滤波器来预测目标的位置和速度，同时使用外观特征来进行目标的关联和唯一识别。

DeepSORT的优势在于能够处理多个目标之间的遮挡、尺度变化和外观变化等问题，具有较高的准确性和稳定性。它在行人追踪、交通监控、视频分析等领域有广泛的应用。