DeepSORT（特点和核心）

DeepSORT是一种基于深度学习的目标跟踪算法，它结合了卡尔曼滤波和匈牙利算法，可以在视频中对目标进行跟踪。DeepSORT的主要优点是可以在多个帧之间跟踪目标，即使目标在某些帧中消失或重新出现。它还可以处理多个目标之间的交叉和遮挡。

以下是DeepSORT的一些关键特点：

1.使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测，以识别视频帧中的目标。

2.使用卡尔曼滤波进行目标跟踪，以预测目标的位置和速度。

3.使用匈牙利算法将检测到的目标与跟踪的目标进行匹配。

4.使用外观描述符（Appearance Descriptor）来区分不同的目标，即使它们具有相似的外观特征。

5.使用非极大值抑制（NMS）来消除重叠的检测框。

匈牙利算法核心

匈牙利算法的核心是构造代价矩阵，马氏距离和余弦距离的线性加权

如果长时间遮挡，导致预测的位置不确定性更大，即协方差会更大，马氏距离计算是使用了协方差的倒数会更小。

这种不理想的效果破坏追踪的连续性，作者使用了联机匹配。和sort对比，好处是减少了45%的ID switch结合了深度学习外观信息， 对遮挡目标的追踪效果大大提升。

python代码

    DeepSORT算法的Python实现

# 导入DeepSORT库
from deep_sort import DeepSort

# 创建DeepSORT实例
deepsort = DeepSort()

# 使用DeepSORT进行多目标跟踪
tracked_objects = deepsort.update(detections)

    DeepSORT算法的GitHub链接

# 奇点大佬keras实现DeepSORT
https://github.com/Qidian213/deep_sort_yolov3

下面是DeepSORT的一些应用场景：

1.视频监控

2.自动驾驶

3.人机交互