DeepSort使用的是Matching Cascade相比起传统方法Sort使用的一种更可靠的矩阵。
在DeepSort中，卡尔曼滤波会根据观察前一帧物体的检测框的结果，输出预测的物体框在下一帧中最有可能出现的位置。
为了将新的检测框与新的预测框进行关联。
使用Mahalanobis Distance进行量化关联距离的度量。
最后使用匈牙利算法去解决任务分配任务的组合优化。
DeepSort的原理理解
最新推荐文章于 2024-05-13 19:46:47 发布
DeepSort是一种先进的目标跟踪算法，它通过匹配级联和卡尔曼滤波来提升跟踪稳定性。卡尔曼滤波器预测物体在下一帧的可能位置，而马氏距离用于量化新检测框与预测框之间的关联。最后，匈牙利算法解决框的关联问题，实现高效的目标跟踪。该方法在视频分析和计算机视觉领域具有广泛应用。
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