(三)多目标追踪SORT算法简介

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#人工智能 #计算机视觉 #视觉检测

多目标追踪SORT算法简介

论文：《Simple Online and Realtime Tracking》

代码：https://github.com/abewley/sort

1.背景

当前，随着神经网络在目标检测上的应用，目标追踪的问题多借助检测来实现，即Tracking by Detection。SORT是2016年昆士兰科技大学的 Alex Bewley发表在 ICIP会议上的一篇关于多目标追踪(Multi Object Tracking,MOT)的论文。

2.方法简介

  • SORT算法主要包括以下几部分：

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多目标跟踪算法之SORT
DeepDriving
03-29 2295
SORT是2016年发表的一篇文章《》中提出的一个经典的多目标跟踪算法，该算法结合常用的卡尔曼滤波器和匈牙利匹配算法实现了一个简单的在线多目标跟踪框架。由于其超简单的设计，SORT可以以260 Hz的更新速率实现多目标跟踪，远超当时其它的目标跟踪算法。SORT目标跟踪算法仅使用卡尔曼滤波器和匈牙利算法解决帧与帧之间的状态预测和数据关联问题，跟踪的效果高度依赖于目标检测结果的好坏，算法整体设计非常简单，在速度和精度上取得较好的平衡，主要体现一个“快”字。当然，速度提升必然导致精度损失，SORT。
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sort 是一种简单的在线实时多目标跟踪算法。文章要点为： 以 IoU 作为前后帧间目标关系度量指标； 利用卡尔曼滤波器预测当前位置； 通过匈牙利算法关联检测框到目标； 应用试探期甄别虚检； 使用 Faster R-CNN，证明检测好跟踪可以很简单。 技术方案 所提方法以检测作为关键组件，传播目标状态到未来帧中，将当前检测与现有目标相关联，并管理跟踪目标的生命周期。 Detection 为从 ...
源码解读 | 多目标跟踪算法之SORT
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作者|一天到晚潜水的鱼 编辑| DeepDriving点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标跟踪】技术交流群后台回复【目标跟踪综述】获取单目标、多目标、基于学习方法的领域综述！简介SORT是2016年发表的一篇文章《Simple Online and Realtime Tracking》中提出的一个经典的多目标跟踪算法，该算法结合常用...
【计算机视觉】CV项目实战- SORT 多目标跟踪算法
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初始化# 每帧处理from sort import Sort # 初始化 mot_tracker = Sort(max_age = 5 , min_hits = 3) # 每帧处理 while True : dets = your_detector(frame) # [x1,y1,x2,y2,score] trackers = mot_tracker . update(dets) for d in trackers : print(f"ID: {4。
基于 YoloX 目标检测与 DeepSort 算法的多目标追踪 Baseline 实现
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本文所提到的基于 YoloX 目标检测与 DeepSort 算法的多目标追踪 Baseline 实现，是这一领域中的一个具有实际应用价值的研究成果。 YoloX 是一种广泛使用的深度学习目标检测算法，其前身是 YOLO（You Only Look Once...
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deep_sort_yolo3进行的多目标跟踪,效果不错,在1080ti上可以做到实时,由于csdn上不能上传大于220MB的文件,如果有不会训练模型的朋友,可以私聊我
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1、tiny_yolov4文件夹： 目标检测算法源码，包括：网络搭建、训练好的权重、解码文件、预测文件。 为提升算法速度，我摒弃了YOLOv4框架而采用了Tiny_YOLOv4框架，检测精度虽然有所下降，但每帧推理速度从0.17s提升至0.03s。 2、predict.py： 用于验证目标检测的效果，可单独独立出来运行，与目标跟踪无关。 3、kalman.py： 卡尔曼滤波器，基于恒速运动模型，预测下一帧目标物体的位置。 4、tracker.py： 存储每个时刻不同目标物体的状态，管理目标跟踪整个系统运作过程。 5、main.py： 整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用Tiny_YOLOv4 + Sort，处理视频流信息，完成目标跟踪、车流量统计。 6、MVI_39211、MVI_39031：DATRAC数据集测试集的两个视频，交通路段车流量画面。demo1、demo2：调用目标跟踪算法，车流量的每帧统计结果。
一文吃透 SORT：从零到能跑的多目标跟踪【2025最新版！！！】
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本文介绍了SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的核心原理与实现。SORT是一种实时多目标跟踪算法，通过卡尔曼滤波预测目标位置、匈牙利算法进行数据关联，结合生命周期管理实现高效跟踪。 算法核心包括：1）用卡尔曼滤波预测目标位置；2）基于IoU构建代价矩阵；3）匈牙利算法完成最优匹配；4）生命周期管理（新建、确认、保活、删除）处理目标出现与消失。SORT不依赖外观特征，仅利用运动信息和空间重叠关系，具有速度快、易实现的优点，是许多后续改进算法的基础。
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SORT目标跟踪算法仅使用卡尔曼滤波器和匈牙利算法解决帧与帧之间的状态预测和数据关联问题，跟踪的效果高度依赖于目标检测结果的好坏，算法整体设计非常简单，在速度和精度上取得较好的平衡，主要体现一个“快”字。当然，速度提升必然导致精度损失，SORT的缺点在于仅仅使用物体的边界框进行跟踪而忽略其表面特征，在复杂的场景中效果会比较差。另外，SORT没有目标重识别过程，一旦目标丢失就需要重新创建跟踪器去更新状态（一帧未匹配成功就需要重新跟踪），导致同一目标的ID频繁变换。
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基于检测的目标跟踪算法中通常分为两个模块：目标检测模块和跟踪匹配模块。目标检测模块主要负责从视频中抽取出帧图像，并提取出目标信息，包括目标位置、形状以及类别概率等；而跟踪匹配模块需要将不同帧图像中的目标进行匹配，判别出相邻两帧图像中，哪些目标是同一个目标，找出后赋予 id 进行标识。常见的基于检测的目标跟踪算法框架有 SORT 和 DeepSORT。
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SORT跟踪学习与源码详解 SORT源码来自于源码，这里使用的是更改后的源码，加入了删除id输出，将匹配的距离矩阵计算方法从IOU变为GIOU，卡尔曼滤波采用定义的类别进行计算更方便于理解，至于匈牙利匹配，本文只做了简单介绍，详细流程请看链接匈牙利算法&KM算法 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波可以看作是一种运动模型，用来对目标的轨迹进行预测，即通过过去的状态向量Xi−1X_{i-1}Xi−1​预测现在的状态向量XiX_iXi​并且使用确信度较高的检测结果进行预测结果的修正。 状态向量X=[uvsru˙v˙s
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SORT多目标跟踪笔记 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录SORT多目标跟踪笔记前言一、卡尔曼滤波器迭代算法二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 SORT(Simple Online and Realtime Tracking)算法是一种简单的在线实时多目标跟踪算法，主要利用卡尔曼滤波来传播目标物体到未来帧中，再通过IOU作为
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在SORT中匈牙利匹配解决的是分配问题，把当前帧检测器的检测框和上一帧卡尔曼滤波的预测框做匹配，将卡尔曼预测的框找到和检测器最匹配的框，进行IOU匹配，在通过IOU匹配结果计算代价矩阵，作为代价矩阵（1-IOU），代价矩阵作为匈牙利算法的输入，得到线性结果（最佳匹配结果）。（2）第二帧进来检测器进行检测，先从卡尔曼滤波中得到由第一帧BBOX产生的状态预测和协方差预测，计算跟踪器生成的所有目标状态预测框和检测器检测框的IOU，通过匈牙利匹配算法得到IOU最佳匹配（目标的框子之间是否匹配）。
多目标追踪算法SORT
05-18
SORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种多目标追踪算法，主要应用于视频中的物体跟踪。该算法基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）和匈牙利算法（Hungarian Algorithm），在运行效率和跟踪准确率之间取得了平衡。 SORT算法的主要思想是将目标检测结果转换成轨迹，从而实现对物体的跟踪。具体来说，SORT算法会维护一个跟踪器列表，对于每个新的检测结果，算法会计算其与已有轨迹的匹配度，并将其与最优匹配轨迹关联。如果没有匹配到已有轨迹，算法会将该检测结果作为新的轨迹加入列表中。 SORT算法还会定期执行轨迹清除，将长时间未被匹配的轨迹从列表中移除。这样可以避免跟踪器列表过长，影响算法的效率。 总体来说，SORT算法是一种简单但有效的多目标追踪算法，可以应用于各种需要物体跟踪的场景，如视频监控、自动驾驶等。
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