MOTA deepsort

### MOTA 指标与 DeepSORT 多目标跟踪算法

#### MOTA 的定义及其重要性
MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) 是一种广泛使用的评估多目标跟踪性能的度量标准。该指标综合考虑了漏检、误报以及身份切换错误的影响，能够全面反映跟踪系统的准确性。

具体来说，MOTA 定义如下：

\[ \text{MOTA} = 1 - \frac{\sum_{t=1}^{T}(FN_t + FP_t + IDSW_t)}{\sum_{t=1}^{T}GT_t} \]

其中 \( FN_t \), \( FP_t \)，\( IDSW_t \) 分别表示第 t 帧中的漏检数、误报数和ID转换次数；而 \( GT_t \) 表示真实存在的目标数量[^2]。

#### DeepSORT 中如何提升 MOTA 性能
为了提高 MOTA 得分，在实现过程中采取了一系列措施来增强跟踪效果:

- **引入深度学习模型**：利用预训练好的卷积神经网络提取行人或其他物体的外观特征向量，使得即使在遮挡情况下也能保持较好的再识别能力。

- **融合运动学信息**：采用卡尔曼滤波估计目标位置变化趋势，减少因短时间消失造成的轨迹断裂问题。

- **优化数据关联策略**：通过计算 IOU 和余弦距离等方式衡量候选框之间的相似程度，并借助匈牙利算法找到最优匹配方案，从而降低错配率。

这些改进有效提升了 DeepSORT 对复杂场景下多个移动对象的同时追踪精度，进而提高了整体 MOTA 成绩[^3]。

from deep_sort import nn_matching
from deep_sort.detection import Detection
from deep_sort.tracker import Tracker

metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget)
tracker = Tracker(metric)

for frame_idx, detections in enumerate(detections_list):
    matches, unmatched_detections, unmatched_trackers = tracker.match(detections)