deepsort创新

DeepSort是一种基于深度学习的目标检测和跟踪算法，它结合了卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力和卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的连续追踪能力。它的核心在于：

1. **特征提取**：通过预训练的卷积网络（如Faster R-CNN、YOLO或ResNet）对视频帧进行物体检测，得到高维特征表示。

2. **深度排序**：利用这些特征，每个检测到的对象会分配一个ID，并将其与其他帧中的相似对象关联起来。这里通常会采用一种称为“最小距离匹配”（Hungarian Algorithm）的方法，优化跨帧的目标跟踪。

3. **多目标跟踪**：由于目标可能会消失然后再出现，DeepSort采用了卡尔曼滤波器来预测目标位置，并结合历史信息更新状态估计。这有助于处理目标遮挡、误检等情况。

4. **在线学习**：如果遇到新的类别的目标，DeepSort还能通过增量学习适应新类别，增强了算法的鲁棒性和实用性。