deepsort 重识别代码

DeepSORT（Deep Simple Online Realtime Tracking）算法是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，它可以对视频中的多个目标进行实时跟踪和重识别。重识别是指在跟踪过程中，当一个目标被挡住或者离开视野一段时间后，可以通过重新识别该目标并与之前的轨迹进行匹配，从而实现目标的连续跟踪。

下面是一个简单的 DeepSORT 重识别代码示例：

def reidentify(track, image):
    # 从当前帧图像中获取目标的图像
    bbox = track.to_bbox()
    target_img = image[bbox[1]:bbox[3], bbox[0]:bbox[2]]

    # 使用预训练的目标识别模型对目标图像进行特征提取
    target_features = feature_extractor(target_img)

    # 计算当前目标特征与历史目标特征的相似度
    similarity = cosine_similarity(target_features, track.features)

    # 如果相似度高于设定的阈值，则认为是同一个目标，更新特征向量和轨迹
    if similarity > reid_threshold:
        track.features = target_features
        track.hits += 1
        track.age = 0
    else:
        track.age += 1

在这个示例中，`track`表示当前目标的轨迹，`image`表示当前帧的图像。首先，从当前图像中提取目标的图像，并使用预训练的目标识别模型对目标图像进行特征提取。然后，计算当前目标特征与历史目标特征的相似度，如果相似度高于设定的阈值，则认为是同一个目标，更新特征向量和轨迹。否则，将目标的年龄加1，表示该目标已经离开视野一段时间。