Fu_Xingwen
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把故事讲好

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sort
这个算法确实是在实际应用中使用较为广泛的一个算法，核心就是两个算法：卡尔曼滤波和匈牙利算法。
卡尔曼滤波算法分为两个过程，预测和更新。该算法将目标的运动状态定义为8个正态分布的向量。
预测：当目标经过移动，通过上一帧的目标框和速度等参数，预测出当前帧的目标框位置和速度等参数。
更新：预测值和观测值，两个正态分布的状态进行线性加权，得到目前系统预测的状态。
作用：结合预测值和观测值让轨迹信息更准！
匈牙利算法：解决的是一个分配问题，在MOT主要步骤中的计算相似度的，得到了前后两帧的相似度矩阵。匈牙利算法就是通过求解这个相似度矩阵，从而解决前后两帧真正匹配的目标。这部分sklearn库有对应的函数linear_assignment来进行求解。
作用：求解前后两帧的相似度矩阵，从而完成匹配！
SORT算法中是通过前后两帧IOU来构建相似度矩阵，所以SORT计算速度非常快。

Deep SORT 相对于SORT增加了外观信息（ReID）、级联匹配、新轨迹确认。
外观信息（Re

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