DeepSORT算法详解：检测、筛选与跟踪

"DeepSORT算法流程分析" DeepSORT（Deep Neural Network and Sort）是一种实时的多目标跟踪算法，它结合了深度学习模型（如Deep Appearance Model）来处理目标外观的变化，并利用卡尔曼滤波器（Kalman Filter）进行运动预测。DeepSORT在目标检测的基础上进行跟踪，确保了即使在目标短暂消失后也能重新识别和跟踪。以下是DeepSORT算法的主要流程： 1. **检测并筛选** - DeepSORT首先从txt文件中获取当前帧的检测结果，这些结果通常由对象检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）生成。 - 接着，算法会筛选出高度大于`minheight`且置信度大于`min_confidence`的检测框，以减少误报。 - 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）用于消除重叠的检测框，避免对同一目标进行多次跟踪。程序中`nms_max_overlap`设置为1，意味着所有重叠的框都被视为同一目标，但实际上这一步在这里没有执行。 2. **跟踪** - **预测**：根据上一帧的跟踪结果（trk），卡尔曼滤波器被用来预测目标在当前帧的位置。预测完成后，每个tracker的`time_since_update`会递增，表示目标未更新的时间。 - **匹配** - **级联匹配**：已确认的（confirmed tracks）和未确认的（unconfirmed tracks）trackers被分开处理。已确认的trackers与当前帧的检测结果进行匹配，优先考虑频繁出现的目标。匹配过程包括： - 计算检测结果与trackers的特征之间的余弦距离，形成成本矩阵（cost matrix）。 - 应用运动约束，通过计算预测位置与检测结果之间的马氏距离，如果超过阈值（gating_threshold），则在成本矩阵中对应元素设为无穷大，排除不匹配的可能性。 - 使用匈牙利算法解决优化问题，找到最佳的一对一匹配，并移除匹配差异较大的对。 - 未确认的trackers与上述步骤中未匹配的trackers进行匹配，尝试为新目标分配ID。 - **状态管理**：已确认的trackers若连续`max_age`帧（通常是30帧）无法匹配到检测结果，将被删除。同时，即使状态为已确认，但长时间未匹配到检测结果的trackers也会存在于系统中，等待重新匹配。 DeepSORT通过结合深度学习的外观模型和经典的追踪技术，实现了对目标外观变化的适应性和运动预测的准确性，使其在复杂场景下具有良好的性能。它的匹配策略和状态管理机制保证了跟踪的稳定性和鲁棒性。