牧子川的博客

Market-1501 数据集在清华大学校园中采集，夏天拍摄，在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人，包含 12,936 张图像，平均每个人有 17.2 张训练数据；测试集有 750 人，包含 19,732 张图像，平均每个人有 26.3 张测试数据。

匈牙利算法是一种用于解决分配问题的有效算法。在DeepSORT算法中，匈牙利算法被用于解决数据关联问题，即如何将当前帧中检测到的目标（detections）与上一帧中跟踪的目标（tracks）进行匹配。DeepSORT通过计算检测框和跟踪框之间的相似度，构建一个代价矩阵，然后利用匈牙利算法找到最小化代价的匹配方案。初始化：当视频的第一帧被检测时，每个检测到的目标初始化一个跟踪轨迹。匹配。

本文将详细介绍YOLOv8+DeepSORT在多目标车辆跟踪中的应用，包括车辆检测、跟踪和计数，并且通过一个可视化界面进行操作。