简述一下deepsort算法流程

DeepSORT算法是一种基于深度学习的目标跟踪算法，其流程如下：

1. 首先使用一个目标检测算法（如YOLOv3）来检测视频帧中的目标，并提取目标的特征向量。

2. 使用卡尔曼滤波器来预测目标在下一帧中的位置，并将预测值与检测结果进行匹配。

3. 计算匹配结果的相似度得分，如果得分超过一定阈值，则将该目标与其它帧中的目标进行关联。

4. 对于没有与其它帧中的目标关联的目标，将其添加到轨迹列表中，并使用卡尔曼滤波器来预测其未来位置。

5. 对于已经关联的目标，使用一个基于余弦相似度的重识别模型来更新其特征向量，并更新其轨迹。

6. 对于长时间没有检测到的目标，将其从轨迹列表中删除。

7. 最后，根据每个目标的轨迹，计算其速度、加速度等信息，并输出跟踪结果。

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简述Deep SORT算法的原理

Deep SORT是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，它的原理是将目标检测和目标跟踪结合起来，通过卷积神经网络（CNN）对视频中的每一帧进行目标检测和特征提取，然后使用卡尔曼滤波器对目标进行跟踪，同时使用外观特征和运动信息来区分同一目标与不同目标，从而实现对视频中多个目标的跟踪。此算法提高了目标识别和跟踪的准确性和鲁棒性，广泛应用于智能监控等领域。