deepsort的流程

DeepSORT算法的流程可以概括为以下几个步骤：

1. 获取原始视频帧，并使用目标检测器对视频帧中的目标进行检测。这一步骤旨在获取每一帧中目标的位置信息。

2. 对每个检测到的目标框中的特征进行提取。这些特征包括表观特征和运动特征。表观特征用于进行目标的特征比较，以避免ID切换；运动特征用于卡尔曼滤波进行目标的位置预测。

3. 计算前后两帧目标之间的匹配程度。这一步骤使用匈牙利算法和级联匹配来为每个追踪到的目标分配ID。匹配程度较高的目标将被认为是同一个目标。

4. 对于新产生的目标，它们的状态为不确认态（unconfirmed）。这些目标必须与连续的检测结果匹配一定次数（默认为3次），才能转换为确认态（confirmed）。确认态的目标必须与连续的检测结果失配一定次数（默认为30次），才会被删除。

5. 创建和初始化第一帧检测到的目标的Tracks。通过卡尔曼滤波预测目标的位置。

综上所述，DeepSORT算法的流程包括获取原始视频帧、目标检测、特征提取、匹配、状态转换和轨迹预测等步骤。这些步骤的目标是实现多目标追踪，并通过增加级联匹配和轨迹确认的方法来提高追踪的准确性和鲁棒性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

DeepSORT流程图

DeepSORT流程图包括以下几个步骤：

1. 预测状态：利用上一轮迭代生成的Tracks，通过卡尔曼滤波进行预测，计算得出本轮的状态的mean和covariance。

2. 第一次匹配：将步骤1中的Tracks和本轮目标检测器检测出的Detections一起送入Cascade进行匹配。匹配结果包括三种状态：Unmatched Tracks（未匹配的Tracks）、Unmatched Detections（未匹配的Detections）和Matched Tracks（已匹配的Tracks）。

3. 第二次匹配：由于步骤2中的检测可能存在漏检情况，需要将未确定的Tracks与步骤1中的未匹配Tracks合并，在进行IOU Match的匹配后得到更可靠的匹配结果。匹配结果同样包括Unmatched Tracks、Unmatched Detections和Matched Tracks。

4. 处理失效对象：对于未匹配的Tracks中的未确定状态（Unconfirmed）和超过设定阈值的已确定状态（Confirmed），将其状态设置为Delete。

5. 输出结果并为下一轮准备数据：将步骤3和步骤4中已匹配的Tracks合并，进行卡尔曼滤波的update，并将age加1，输出Tracks。同时，根据不同来源的Tracks，包括步骤3未匹配的Detections和步骤4中已确认且未超龄的Tracks，将它们合并作为下一轮迭代的输入，继续进行步骤1。

综上所述，DeepSORT流程图包括预测状态、两次匹配、处理失效对象和输出结果的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

yolov3 deepsort流程框架

Yolov3 deepsort的流程框架是先使用Yolov3进行目标检测，然后将检测到的目标通过DeepSORT进行跟踪。具体来说，Yolov3使用CNN来检测图像中的目标，并预测其边界框与类别。而DeepSORT则是一种基于卡尔曼滤波的多目标跟踪算法，它会将检测到的目标的位置信息与历史轨迹信息进行融合，从而有效地跟踪多个目标。整个流程框架包括目标检测、特征提取、目标匹配与更新、轨迹管理等步骤。