MOT——SORT

目录

一、SORT算法

1.1 卡尔曼滤波器

1.2 匈牙利算法

二、Windows实战

三、代码解析

四、总结

SORT算法的优缺点

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一、SORT算法

SORT跟踪算法的详细解释，不容错过_大石头2409的博客-CSDN博客_sort算法

1.1 卡尔曼滤波器

Kalman Filter是其以一种迭代的方式动态估计下一个时刻的状态，又同时考虑到了历史状态与观测数据。针对目标跟踪，Kalman Filter 对目标的运动模型进行了建模，可用于估计目标在下一帧的位置。

卡尔曼滤波可以通过利用数学模型预测的值和测量得到的观测值进行数据融合，找到“最优”的估计值，能够在目标检测的基础上，得到更加准确的bbox。

1.2 匈牙利算法

目的：蓝色跟踪框跟右边检测框匹配？

二、Windows实战

sort多目标跟踪代码windows7下运行配置 | 易学教程

两种运行方式：

1. 不基于视频，默认运行data/train里面的文件

    python sort.py
   

2. 基于视频

   python sort.py --display
   

   也可以在添加参数

   parser.add_argument('--display',default=True, dest='display', help='Display online tracker output (slow) [False]',action='store_true')
       

   视频的话，默认运行data/train文件夹下的视频。将下载下来的mot15数据集进行改名才可以运行。下载视频，将下载好的视频中train里面的东西全部拷贝至data下面，代码中出现mot_benchmark的也要改成data

注意：sort代码只能运行MOT15数据集，MOT15数据集说明，不能给它输入一段视频进行测试

三、代码解析

四、总结

SORT算法的优缺点

优点	缺点
速度快	对于物体遮挡几乎没有处理，导致ID switch 次数很高
在没有遮挡的情况下准确度很高	有遮挡的情况下准确度很低

代码链接：