一.DeepSORT概述
1.1 算法定義
DeepSORT（Deep Learning and Sorting）是一種先進的多目標跟蹤算法，它結合了深度學習和傳統的目標跟蹤技術，在復雜環境下實現了高精度和魯棒性的目標跟蹤。該算法的核心思想是通過融合目標的外觀特征和運動特征，實現對多個目標的持續跟蹤，即使在目標被遮擋或暫時消失的情況下也能保持跟蹤的連續性。
DeepSORT算法的主要技術手段包括：
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深度學習特征提取 ：
使用預訓練的深度神經網絡（如ResNet、MobileNet等）來提取目標的外觀特征。這些特征具有更高的區分度和不變性，能夠有效區分不同目標，即使在目標外觀發生輕微變化時也能保持較好的識別能力。 -
卡爾曼濾波 ：
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用于預測目標的運動狀態。DeepSORT中的卡爾曼濾波器處理一個8維狀態空間，包括目標的中心位置（x, y）、寬高比（a）、高度（h）以及這些參數的一階導數（速度）。卡爾曼濾波器通過預測和更新步驟，有效處理觀測噪聲和不完全測量問題，提高了跟蹤的穩定性和準確性。
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