deepsort算法应用

DeepSORT（Deep Sort）是一种结合了深度学习和传统目标检测算法（如Dlib的行人检测器或Faster R-CNN）的目标跟踪算法。它利用深度特征来初始化跟踪，然后通过关联跟踪算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter），来维护目标的轨迹。

应用方面，DeepSORT广泛用于视频监控、自动驾驶、无人机、体育分析等领域，主要用于实时或近实时的人体、车辆等物体的追踪。它特别适用于具有复杂背景和遮挡情况的场景，因为深度学习能够提供更准确的初始检测，而卡尔曼滤波则能处理动态环境中的目标运动预测。