多目标追踪的算法不是在车身坐标系下进行计算的吗

多目标追踪算法通常是在车辆坐标系下进行计算。在车辆坐标系下，车辆的运动状态和目标的状态都可以用相对速度和相对位置来描述，这样可以简化计算。同时，车辆坐标系也可以提供更准确的目标运动状态估计，帮助算法更好地跟踪目标。

但在实际应用中，多目标追踪算法也可以在全局坐标系下进行计算，这通常需要通过GPS和IMU等传感器获取车辆的位置和方向信息，然后将目标的状态转换到全局坐标系下进行计算。不同的应用场景和算法设计可能会选择不同的坐标系。

相关问题

多目标追踪的算法是在什么坐标系下

多目标追踪的算法通常是在像素坐标系下进行计算的。在这个坐标系中，每个目标都被表示为一个矩形框，其位置和大小可以用像素值来表示。在目标追踪的过程中，算法会根据一些预定义的规则或者模型来预测目标的位置和运动轨迹，并且在每一帧图像中更新目标的位置信息。虽然目标追踪算法通常是在像素坐标系下进行计算，但是在一些特殊的应用场景中，例如航空航天、机器人导航等领域，可能需要使用其他坐标系来进行计算。

多目标追踪算法SORT

SORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种多目标追踪算法，主要应用于视频中的物体跟踪。该算法基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）和匈牙利算法（Hungarian Algorithm），在运行效率和跟踪准确率之间取得了平衡。

SORT算法的主要思想是将目标检测结果转换成轨迹，从而实现对物体的跟踪。具体来说，SORT算法会维护一个跟踪器列表，对于每个新的检测结果，算法会计算其与已有轨迹的匹配度，并将其与最优匹配轨迹关联。如果没有匹配到已有轨迹，算法会将该检测结果作为新的轨迹加入列表中。

SORT算法还会定期执行轨迹清除，将长时间未被匹配的轨迹从列表中移除。这样可以避免跟踪器列表过长，影响算法的效率。

总体来说，SORT算法是一种简单但有效的多目标追踪算法，可以应用于各种需要物体跟踪的场景，如视频监控、自动驾驶等。