目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理

目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念

目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪和动态背景下的目标跟踪。
静态背景下的目标跟踪:
静态背景下的目标跟踪指摄像头是固定的，其采集的视野中背景是静止的，如在十字路口的固定摄像头。
动态背景下的目标跟踪:
摄像头采集的视野中背景和目标都是在变化的。

目标跟踪又分为单目标跟踪和多目标跟踪。
单目标跟踪:
在视频的初始帧画面上框出单个目标，预测后续帧中该目标的大小与位置。典型算法有Mean shift（用卡尔曼滤波、粒子滤波进行状态预测）、TLD（基于在线学习的跟踪）、KCF（基于相关性滤波）等。
多目标追踪:
不像单目标追踪一样先在初始帧上框出单个目标，而是追踪多个目标的大小和位置，且每一帧中目标的数量和位置都可能变化。此外，多目标的追踪中还存在下列问题:
处理新目标的出现和老目标的消失；
跟踪目标的运动预测和相似度判别，即上一帧与下一帧目标的匹配；
跟踪目标之间的重叠和遮挡处理；
跟踪目标丢失一段时间后再重新出现的再识别。