deep sort算法流程
时间: 2024-12-25 08:21:15 浏览: 70
### DeepSort算法工作原理
#### 一、多目标追踪的主要步骤
获取原始视频帧并利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测[^1]。对于每一帧图像,通过预先训练好的检测模型识别出所有可能的对象边界框。
将检测到的目标的框中的特征提取出来,这些特征不仅包含表观特征以便于后续处理中减少身份切换(ID switch),还涵盖了运动特征用于支持卡尔曼滤波预测机制的有效运作。
计算前后两帧之间目标间的相似度得分,此过程涉及到应用匈牙利算法来解决最优分配问题以及采用级联匹配策略提高跨时间步长的一致性和稳定性,从而为每一个成功关联上的对象赋予唯一的ID标识符。
#### 二、DeepSort具体流程解析
基于上述基础操作之上,DeepSort进一步优化了SORT算法,在保持原有框架结构的同时引入更复杂的外观描述子以增强鲁棒性:
- **初始化阶段**:当新进入场景内的个体首次被捕获时,为其创建一个新的轨迹记录,并启动卡尔曼滤波器用来估计位置变化趋势;同时抽取该实例对应的深层视觉特征向量作为模板存储起来供以后比较使用[^2]。
- **更新环节**:随着连续画面的到来,先借助卡尔曼滤波器对未来时刻的位置做出预估,再结合当前实际观测数据(即由目标检测模块产生的候选矩形区域集合)运用距离函数评估两者之间的契合水平——这里既考虑了几何空间上重叠情况也融入了外观属性差异因素的影响权重。
- **决策部分**:最终依据设定阈值判断哪些测量结果应该归属于现存路径之下还是开启全新的独立序列,期间会调用匈牙利方法寻找全局意义上最合理的配对方案确保整体性能达到最佳状态。
```python
from deep_sort import nn_matching
from deep_sort.detection import Detection
from deep_sort.tracker import Tracker
metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget)
tracker = Tracker(metric)
for frame_idx, detections in enumerate(detections_sequence):
matches, unmatched_tracks, unmatched_detections = tracker.match(detections)
for track_id, detection_idx in matches:
# 更新已有的track信息
for detection_idx in unmatched_detections:
# 创建新的track
for track_id in unmatched_tracks:
# 处理丢失的tracks
```
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