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，deeosort中包含着卡尔曼滤波算法吗？

在无人机多目标跟踪任务中，可以根据具体情况选择使用DeepSORT算法或卡尔曼滤波算法。DeepSORT算法是基于深度学习的目标跟踪算法，可以在物体的外观和运动信息的基础上对物体进行精准的跟踪和识别。DeepSORT算法中确实包含了卡尔曼滤波算法，它将卡尔曼滤波算法应用于目标的运动估计和预测。在DeepSORT算法中，卡尔曼滤波算法主要用于对目标的位置和速度进行估计和预测，然后将这些信息输入到深度学习模型中，进行目标的识别和跟踪。

而卡尔曼滤波算法则是一种经典的目标跟踪算法，可以利用物体的位置、速度、加速度等信息，对物体的运动进行预测和估计。卡尔曼滤波算法具有较好的实时性和较小的计算量，适用于对线性或近似线性系统的目标进行跟踪。

因此，在实际应用中，需要根据任务的需求和资源的限制来选择合适的算法。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算法。