DeepSORT 目标追踪算法详解

DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）是 多目标追踪（MOT） 领域的经典算法，通过结合目标检测、运动预测和外观特征匹配，实现了高效、稳定的实时追踪。其核心思想是通过 检测驱动追踪（Tracking-by-Detection），在目标检测的基础上，利用卡尔曼滤波预测目标运动轨迹，并通过 Re-ID 特征 解决遮挡和ID切换问题。

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一、DeepSORT 核心组件

1. 目标检测器

• 基础检测器：通常采用 YOLO 系列（如YOLOv3/v4/v5） 或 Faster R-CNN，用于逐帧检测目标边界框。

• 检测输出：每帧输出检测框的坐标（[x, y, w, h]）和置信度（confidence score）。

2. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）

• 作用：预测目标在下一帧的位置，并校正实际观测值与预测值的差异。

• 状态向量