在对于无人机多目标跟踪时，采用deepsort还是卡尔曼滤波方法呢？哪个更好，为什么?还要保证实时性

在无人机多目标跟踪时，采用DeepSORT或卡尔曼滤波方法都是可以的，但需要根据具体情况进行选择和权衡。

DeepSORT算法基于深度学习技术，可以对目标进行更加精确的跟踪和识别，同时可以处理多目标跟踪任务。但是，由于其计算量较大，对计算资源的要求比较高，可能会影响实时性。

卡尔曼滤波方法则可以对目标的运动轨迹进行预测和估计，适用于线性或近似线性系统的跟踪。它的计算量较小，具有较好的实时性，但对目标的外观信息处理不够精确，可能会影响跟踪的准确性。

因此，在实际应用中，需要根据任务的需求和资源的限制来进行选择。如果需要处理大量的目标跟踪任务，并且有足够的计算资源支持，可以考虑使用DeepSORT算法。如果需要更好的实时性能，可以考虑使用卡尔曼滤波方法。如果任务需要兼顾准确性和实时性，可以尝试结合两种算法来实现目标跟踪。