【论文解读】Sort、Deep-Sort多目标跟踪算法

本文详细介绍了Sort和Deep-Sort两种多目标跟踪算法,Sort算法简单快速,但在遮挡情况下易发生ID切换。Deep-Sort通过引入深度学习的外观特征匹配,提高了遮挡情况下的跟踪准确性,减少了ID跳变。文中还提到了Deep-Sort的级联匹配策略以及开源代码实现。

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前言

基于视觉的目标跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如,在自动驾驶系统中,目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他物体的运动进行跟踪,对它们的未来的位置、速度等信息作出预测。

多目标跟踪,Multiple Object Tracking,并不是简单的多个单目标跟踪,因为它不仅涉及到各个目标的持续跟踪,还涉及到不同目标之间的身份识别自遮挡和互遮挡的处理,以及跟踪和检测结果的数据关联等。

一、Sort算法

Sort算法,是一种简单的在线实时多目标跟踪算法。它以“每个检测”与“现有目标的所有预测边框”之间的交并比IOU 作为前后帧之间目标关系的度量指标。

Sort算法,使用卡尔曼滤波器预测当前位置,通过匈牙利算法关联预测框和目标。

检测框 可以用Faster R-CNN、SSD、YOLO等目标检测模型,进行检测目标的位置,生成检测框。&#

### SORT 跟踪算法解释 SORT (Simple Online and Realtime Tracking) 是一种用于多目标跟踪的简单而高效的在线实时跟踪算法[^1]。该方法通过卡尔曼滤波器预测物体位置并利用匈牙利算法匹配检测框来实现对象之间的关联。 #### 工作原理 - **初始化阶段**:当新帧到来时,对于每一个未被分配ID的新边界框,创建一个新的轨迹实例。 - **状态更新**:使用卡尔曼滤波估计当前时刻的目标位置;基于此预测结果与实际观测到的对象之间计算IoU交并比得分矩阵。 - **数据关联**:采用二分图最大权匹配即匈牙利算法解决最优指派问题,从而完成现有轨迹同最新检测结果间的最佳配对过程。 - **删除旧轨迹**:如果某个轨迹连续几帧未能成功关联任何新的测量值,则认为对应实体已经离开视野范围之外,并将其标记为结束。 #### 应用场景 SORT广泛应用于视频监控领域中的行人重识别、车辆追踪等方面,在自动驾驶辅助系统里也有着重要应用价值。此外,它还适用于无人机航拍图像处理等领域,能够有效提升动态环境下移动物体监测精度和效率。 ```python import numpy as np from filterpy.kalman import KalmanFilter from scipy.optimize import linear_sum_assignment as linear_assignment class Sort(object): def __init__(self, max_age=1, min_hits=3): self.max_age = max_age self.min_hits = min_hits self.trackers = [] self.frame_count = 0 def update(self, dets=np.empty((0, 5))): # 更新逻辑... ```
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