OC-SORT算法

OC-SORT(Observation-Centric SORT)是一种基于观测中心的多目标跟踪(MOT, Multi-Object Tracking)算法,是对经典SORT(Simple Online and Realtime Tracking)算法的改进。它通过优化数据关联和轨迹管理机制,提升了在复杂场景(如遮挡、非线性运动)下的跟踪鲁棒性。


核心改进点

OC-SORT针对SORT的局限性(如依赖线性运动模型、对遮挡敏感)进行了以下改进:

  1. 观测中心化(Observation-Centric)

    • 传统SORT以预测为中心(如Kalman滤波的预测优先),而OC-SORT更注重当前帧的观测结果,减少对不可靠预测的依赖。

    • 在遮挡或运动突变时,直接利用最新观测调整轨迹,避免预测误差累积。

  2. 轨迹恢复机制

    • 引入基于虚拟轨迹的关联:当目标短暂消失后重现时,通过虚拟插值(如线性或运动模型插值)生成候选轨迹,与重新出现的检测框匹配。

    • 解决了SORT中ID因短暂遮挡频繁切换的问题。

  3. 运动方向一致性约束

    • 在数据关联时,不仅考虑位置和IOU(交并比),还加入运动方向的一致性判断(如速度向量夹

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