1. Algoritmo de ordenación

Una explicación detallada del algoritmo de seguimiento SORT, que no debe perderse

1.1 Filtro de Kalman

Kalman Filter estima dinámicamente el estado del siguiente momento de manera iterativa, teniendo en cuenta el estado histórico y los datos de observación al mismo tiempo. Para el seguimiento de objetivos, el filtro Kalman modela el modelo de movimiento del objetivo, que se puede utilizar para estimar la posición del objetivo en el siguiente cuadro.

El filtrado de Kalman puede encontrar el valor estimado "óptimo" utilizando el valor predicho por el modelo matemático y el valor observado obtenido mediante la medición para la fusión de datos, y puede obtener un bbox más preciso en función de la detección del objetivo.

1.2 Algoritmo húngaro

Propósito: ¿ El marco de seguimiento azul coincide con el marco de detección correcto?

Dos, combate real de Windows

ordenar el código de seguimiento de múltiples objetivos ejecutando la configuración en Windows 7 | tutorial fácil de aprender

Dos modos de funcionamiento:

No basado en video, ejecuta los archivos en datos/tren de forma predeterminada
```
 python sort.py
```
basado en vídeo
```
python sort.py --display
```
También puedes agregar parámetros.
```
parser.add_argument('--display',default=True, dest='display', help='Display online tracker output (slow) [False]',action='store_true')
    
```
Para video, el video bajo la carpeta data/train se ejecuta de forma predeterminada. Cambie el nombre del conjunto de datos mot15 descargado antes de que pueda ejecutarse. Descargue el video , copie todo el contenido del tren en el video descargado a datos y cambie mot_benchmark en el código a datos

Nota: el código de clasificación solo puede ejecutar el conjunto de datos MOT15, descripción del conjunto de datos MOT15 , no se puede ingresar un video para realizar pruebas.

3. Análisis de código

Cuatro Resumen

Ventajas y desventajas del algoritmo SORT

ventaja	defecto
alta velocidad	Casi no hay procesamiento para la oclusión de objetos, lo que resulta en una gran cantidad de cambios de identificación.
Alta precisión en ausencia de oclusión.	Muy baja precisión con oclusiones.

Enlace de código:

CONTRA——CLASIFICAR