deepsort 中卡尔曼滤波的改进

在 DeepSORT（深度排序）中，卡尔曼滤波是一种用于目标跟踪的常用方法。然而，原始的卡尔曼滤波存在一些限制，因此有一些改进可以应用于 DeepSORT 中。

一种常见的改进是使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）。原始的卡尔曼滤波假设系统模型和测量模型是线性的，但实际情况中，目标的运动和观测往往是非线性的。EKF通过对非线性函数进行线性化来适应这种情况，从而提高了估计的准确性。

另一种改进是使用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）。UKF通过选择一组特定的采样点来近似非线性函数，从而避免了线性化过程中的误差。相比于EKF，UKF可以更准确地估计目标状态。

此外，在 DeepSORT 中还可以使用卡尔曼滤波的变体，如无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF），用于处理多模态跟踪问题，其中目标可能具有多个状态。

综上所述，DeepSORT 中卡尔曼滤波的改进包括使用扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及其他的变体，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。