BoT-SORT算法

BoT-SORT（Botnet-Based SORT）是一种多目标跟踪（MOT）算法，结合了检测跟踪（Tracking-by-Detection）范式和运动/外观特征优化，在SORT、DeepSORT和OC-SORT的基础上进一步提升了跟踪鲁棒性，尤其是在复杂运动、遮挡和相机运动场景下表现优异。

核心改进点

BoT-SORT 在传统 SORT 系列算法的基础上，引入了以下关键优化：

1. 改进的运动模型（Camera Motion Compensation, CMC）

• 问题：传统 Kalman 滤波假设目标运动是线性的，但在实际场景中，相机可能移动（如车载摄像头、无人机拍摄），导致目标运动非线性。

• 改进：

  • 使用 稀疏光流（如 ORB 特征 + RANSAC） 估计相机运动（仿射变换矩阵）。

  • 对检测框进行运动补偿，使 Kalman 滤波的预测更准确。

2. 更鲁棒的 IoU 和 Re-ID 融合匹配

• 问题：DeepSORT 使用外观特征（Re-ID）辅助匹配，