独立序贯航迹关联python实现

独立序贯航迹关联（Independent Sequential Trajectory Association，ISTA）是一种目标跟踪算法，用于在视频中跟踪运动物体。它的核心思想是将物体的运动轨迹建模为一个独立的序列，并在序列间进行关联。

以下是一个简单的 Python 实现示例：

import numpy as np

class Track(object):
    def __init__(self):
        self.id = 0
        self.history = []
        
class ISTA(object):
    def __init__(self, max_frames_inactive=5, max_distance=50):
        self.tracks = []
        self.max_frames_inactive = max_frames_inactive
        self.max_distance = max_distance
        self.next_id = 1
        
    def update(self, detections):
        # 假设 detections 是一个列表，其中每个元素表示一个检测到的物体，
        # 包括其位置、大小、颜色等信息。
        if not detections:
            # 如果没有检测到物体，则将所有轨迹标记为 inactive。
            for track in self.tracks:
                track.inactive += 1
        else:
            # 对于每个检测到的物体，找到距离最近的轨迹。
            for detection in detections:
                min_distance = float('inf')
                min_track = None
                for track in self.tracks:
                    if track.inactive > self.max_frames_inactive:
                        continue
                    distance = self.distance(track.history[-1], detection)
                    if distance < min_distance and distance < self.max_distance:
                        min_distance = distance
                        min_track = track
                if min_track is None:
                    # 如果找不到距离最近的轨迹，则创建一个新轨迹。
                    track = Track()
                    track.id = self.next_id
                    self.next_id += 1
                    track.history.append(detection)
                    self.tracks.append(track)
                else:
                    # 将检测到的物体添加到距离最近的轨迹中。
                    min_track.history.append(detection)
                    min_track.inactive = 0
                    
        # 删除 inactive 轨迹。
        self.tracks = [track for track in self.tracks if track.inactive <= self.max_frames_inactive]
        
    def distance(self, p1, p2):
        # 计算两个点之间的距离。
        return np.sqrt((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2)

在上面的代码中，我们定义了两个类：`Track` 和 `ISTA`。`Track` 类表示一个轨迹，其中包含轨迹的 ID 和历史记录。`ISTA` 类是 ISTA 算法的实现，其中包含跟踪的所有轨迹、最大不活跃帧数和最大距离阈值。

在 `update` 方法中，我们首先将所有轨迹标记为 inactive。然后对于每个检测到的物体，找到距离最近的轨迹，并将其添加到该轨迹中。如果找不到距离最近的轨迹，则创建一个新轨迹。最后，删除 inactive 轨迹。

在 `distance` 方法中，我们计算两个点之间的欧几里得距离。

当我们使用 ISTA 算法时，我们需要提供一些超参数，例如最大不活跃帧数和最大距离阈值。这些参数的选择通常需要根据具体应用场景进行调整。