deep sort原理

Deep SORT是一种多目标跟踪器，可以通过对检测到的目标进行建模和匹配，实现对目标在视频序列中的追踪。Deep SORT的核心思想是将检测和跟踪分开处理。具体来说，它首先使用目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）检测视频序列中出现的目标，然后对这些目标进行特征提取，并将其用于建立一个运动模型。接着，Deep SORT使用一种卡尔曼滤波器来跟踪目标，通过不断更新运动模型和状态估计，实现对目标在视频序列中的持续跟踪。

同时，Deep SORT还采用了一些技巧来解决多目标跟踪中的问题。例如，它使用了一种数据关联算法（如匈牙利算法），将当前帧中的检测结果与前一帧中已经跟踪的目标进行匹配，避免重复跟踪同一个目标。此外，Deep SORT还引入了一种“外观模型”，即对目标的外观特征（如颜色、形状等）进行建模，以提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。