DeepSORT算法详解：检测筛选与跟踪预测的逐帧剖析

DeepSORT算法是一种先进的多目标跟踪技术，它结合了深度学习的检测器和传统的卡尔曼滤波跟踪方法，用于实时跟踪视频序列中的多个目标。本文将从检测筛选、跟踪预测以及匹配过程三个方面深入解析DeepSORT的算法流程。 1. **检测并筛选**： - 深度检测：首先，从txt文件中获取每一帧的检测结果，通常这些结果包括对象的边界框（bbox）及其置信度。 - 筛选步骤：筛选出满足条件的检测框，即高度大于`minheight`且置信度大于`min_confidence`。同时，通过非极大值抑制（NMS）进一步剔除同一目标的冗余框，防止一个目标被多次框定。 - 实际应用中，由于`nms_max_overlap`设置为1，NMS在这一步实际上不执行，但原理是理解的。 2. **跟踪**： - **预测**：利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）对上一帧的跟踪结果（trk）进行位置预测，每一步更新后增加`self.time_since_update`计数器。 - **匹配**：将跟踪结果分为已确认（confirmed tracks）和未确认（unconfirmed tracks）两类。对于已确认的跟踪，会尝试与当前帧的检测结果进行级联匹配，优先匹配频繁出现的目标。匹配过程中： - 计算特征匹配：计算深度特征的余弦相似度，形成cost_matrix，最小值对应匹配度。 - 运动信息约束：通过计算预测和检测结果之间的马氏距离，如果距离超过`gating_threshold`，则相应cost_matrix值设为无穷大，排除不合理的匹配。 - 匈牙利算法：应用马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，如匈牙利算法，找出最优匹配对，同时排除距离较大的匹配。 3. **确认与管理**： - 已确认的跟踪器如果连续`max_age`帧（如30帧）未能与检测结果匹配，会被标记为丢失并可能从跟踪列表中移除。 - 未确认的跟踪器和那些未在级联匹配中找到合适匹配的跟踪器，会在后续帧继续尝试匹配。 DeepSORT算法通过精心设计的检测筛选、跟踪预测以及匹配策略，有效地实现了多目标跟踪，确保了目标的一致性和跟踪的稳定性。对于多目标跟踪的研究者来说，理解这个流程有助于优化算法性能和适应不同的应用场景。