重新思考SORT的目标跟踪：基于观测的SORT（Observation-Centric SORT）

目标跟踪是计算机视觉中的一个重要任务，它涉及在视频序列中准确地识别和跟踪多个移动目标。近年来，基于深度学习的方法在目标跟踪领域取得了显著的进展。其中一种常用的方法是SORT（Simple Online and Realtime Tracking），它通过组合卡尔曼滤波器和匈牙利算法来进行目标关联和跟踪。

然而，传统的SORT算法在处理具有复杂运动模式和外观变化的目标时存在一些挑战。为了解决这些问题，研究人员提出了一种改进的目标跟踪方法，称为Observation-Centric SORT（OC-SORT）。

OC-SORT方法的核心思想是将目标跟踪的重点放在观测上，而不仅仅是目标本身。它利用目标在视频序列中的观测信息来提高目标关联和跟踪的准确性和鲁棒性。下面我们将详细介绍OC-SORT的关键步骤。

1. 观测建模：OC-SORT首先利用目标检测器（如YOLO或Faster R-CNN）检测每个视频帧中的目标。然后，它使用外观描述符（如外观特征或深度特征）对每个检测到的目标进行建模。这些观测模型捕捉了目标的外观特征，使得在后续的目标关联中可以更准确地匹配目标。

2. 目标关联：在目标关联阶段，OC-SORT使用卡尔曼滤波器来对每个已知目标进行预测。然后，它计算每个预测目标与当前帧中的检测目标之间的相似度分数。这些相似度分数结合了观测模型的相似度和运动模型的一致性。最后，OC-SORT使用匈牙利算法将预测目标与检测目标进行关联，以得到最佳的目标匹配。

3. 跟踪更新：在目标关联后，OC-SORT使用卡尔曼滤波器对已知的跟踪目标进行更新。卡尔曼滤波器结合了观测模型和运动模型的信息，可以预测目标的位置和速度。通过不断更新卡尔曼滤波器的状态，OC-SO