- 目标检测 ：
- DeepSORT使用目标检测器（如YOLO、Faster R-CNN等）来确定视频中每一帧的目标位置。
- 特征提取 ：
- DeepSORT使用深度学习模型来提取目标的外观特征。
- 运动预测 ：
- DeepSORT利用卡尔曼滤波器来预测目标在下一帧中的位置。
- 匹配与分配 ：
- DeepSORT将当前帧的目标检测框与上一帧通过卡尔曼滤波预测的框进行匹配。
- 使用匈牙利算法来解决任务分配问题，即将检测框和预测框进行匹配，并为每个目标分配唯一的ID。
- 更新与迭代 ：
- 对于匹配成功的检测框，DeepSORT通过卡尔曼滤波更新其对应的 Tracks变量，以保持对目标的持续跟踪。
- 对于失配的Tracks，DeepSORT会删除这些失配的Tracks；对于新的Detections，DeepSORT会将其初始化为新的Tracks。
- 多特征融合与Re-ID ：
- DeepSORT使用多特征融合技术对目标进行表示和描述，以提高匹配的准确性。
- DeepSORT还引入了Re-ID（Re-Identification）模型来解决目标ID的确定问题，通过计算目标在多个帧图像中的相似度来确定目标的唯一ID。
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