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SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是一種基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法，它可以在實時場景中對移動目標(biāo)進(jìn)行魯棒跟蹤。SORT算法最初是由Alex Bewley等人在2016年提出的，它已被廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺領(lǐng)域的各種應(yīng)用中，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等。

SORT算法主要基于兩個核心思想：卡爾曼濾波和匈牙利算法。卡爾曼濾波是一種用于估計系統(tǒng)狀態(tài)的算法，它可以利用系統(tǒng)的動態(tài)模型和傳感器測量值，對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和更新，從而提高狀態(tài)估計的準(zhǔn)確性。匈牙利算法是一種用于解決二分圖最大權(quán)匹配問題的算法，它可以在給定一個二分圖的情況下，找到最大權(quán)匹配。

SORT算法的主要步驟如下：

目標(biāo)檢測：使用目標(biāo)檢測算法（如YOLO、SSD等）提取當(dāng)前幀中的目標(biāo)信息。

狀態(tài)預(yù)測：對于每個已經(jīng)跟蹤的目標(biāo)，利用卡爾曼濾波對其狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：根據(jù)預(yù)測狀態(tài)和當(dāng)前幀中的目標(biāo)信息，使用匈牙利算法進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，找到每個已經(jīng)跟蹤的目標(biāo)在當(dāng)前幀中對應(yīng)的目標(biāo)。

狀態(tài)更新：對于每個已經(jīng)跟蹤的目標(biāo)，利用卡爾曼濾波對其狀態(tài)進(jìn)行更新。

目標(biāo)輸出：輸出每個已經(jīng)跟蹤的目標(biāo)的狀態(tài)信息和跟蹤結(jié)果。

在計算機(jī)視覺中，SORT算法可以應(yīng)用于各種目標(biāo)跟蹤場景。例如，在視頻監(jiān)控中，SORT算法可以對移動目標(biāo)進(jìn)行實時跟蹤，從而實現(xiàn)對場景中的異常行為進(jìn)行檢測和預(yù)警。在自動駕駛領(lǐng)域，SORT算法可以對其他車輛、行人等交通參與者進(jìn)行跟蹤，從而實現(xiàn)車輛的自主導(dǎo)航和避障。在機(jī)器人導(dǎo)航中，SORT算法可以對移動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，從而實現(xiàn)機(jī)器人的自主導(dǎo)航和避障。

以下是一個使用Python實現(xiàn)的簡單示例代碼：

#python
import numpy as np
from filterpy.kalman import KalmanFilter
from scipy.optimize import linear_sum_assignment

class Track:

def init(self,prediction,track_id,track_lifetime):
    self.prediction=np.atleast_2d(prediction)
    self.track_id=track_id
    self.track_lifetime=track_lifetime
    self.age=0
    self.total_visible_count=1
    self.consecutive_invisible_count=0

def predict(self, kf):
    self.prediction = kf.predict()
    self.age += 1

def update(self, detection, kf):
    self.prediction = kf.update(detection)
    self.total_visible_count += 1
    self.consecutive_invisible_count = 0

def mark_missed(self):
    self.consecutive_invisible_count += 1

def is_dead(self):
    return self.consecutive_invisible_count >= self.track_lifetime

class Tracker:

def init(self,track_lifetime,detection_variance,process_variance):
    self.next_track_id=0
    self.tracks=[]
    self.track_lifetime=track_lifetime
    self.detection_variance=detection_variance
    self.process_variance=process_variance
    self.kf=KalmanFilter(dim_x=4,dim_z=2)
    self.kf.F=np.array([[1,0,1,0],
                    [0,1,0,1],
                    [0,0,1,0],
                    [0,0,0,1]])
    self.kf.H=np.array([[1,0,0,0],
                    [0,1,0,0]])
    self.kf.R=np.array([[self.detection_variance,0],
                    [0,self.detection_variance]])
    self.kf.Q=np.array([[self.process_variance,0,0,0],
                    [0,self.process_variance,0,0],
                    [0,0,self.process_variance,0],
                    [0,0,0,self.process_variance]])

def update(self, detections):
    # predict track positions using Kalman filter
    for track in self.tracks:
        track.predict(self.kf)

    # associate detections with tracks using Hungarian algorithm
    if len(detections) > 0:
        num_tracks = len(self.tracks)
        num_detections = len(detections)
        cost_matrix = np.zeros((num_tracks, num_detections))
        for i, track in enumerate(self.tracks):
            for j, detection in enumerate(detections):
                diff = track.prediction - detection
                distance = np.sqrt(diff[0,0]**2 + diff[0,1]**2)
                cost_matrix[i,j] = distance
        row_indices, col_indices = linear_sum_assignment(cost_matrix)
        unassigned_tracks = set(range(num_tracks)) - set(row_indices)
        unassigned_detections = set(range(num_detections)) - set(col_indices)
        for i, j in zip(row_indices, col_indices):
            self.tracks[i].update(detections[j], self.kf)
        for i in unassigned_tracks:
            self.tracks[i].mark_missed()
        for j in unassigned_detections:
            new_track = Track(detections[j], self.next_track_id, self.track_lifetime)
            self.tracks.append(new_track)
            self.next_track_id += 1

    # remove dead tracks
    self.tracks = [track for track in self.tracks if not track.is_dead()]

    # return list of track positions
    return [track.prediction.tolist()[0] for track in self.tracks]

登錄后復(fù)制

以上代碼實現(xiàn)了一個簡單的SORT跟蹤算法，使用Kalman濾波器對目標(biāo)位置和速度進(jìn)行預(yù)測和估計，然后使用匈牙利算法對目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，最后根據(jù)目標(biāo)的連續(xù)不可見次數(shù)判斷目標(biāo)是否死亡并移除死亡的目標(biāo)。以上代碼實現(xiàn)了一個簡單的SORT跟蹤算法，使用Kalman濾波器對目標(biāo)位置和速度進(jìn)行預(yù)測和估計，然后使用匈牙利算法對目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，最后根據(jù)目標(biāo)的連續(xù)不可見次數(shù)判斷目標(biāo)是否死亡并移除死亡的目標(biāo)。

除了SORT算法之外，還有許多其他的目標(biāo)跟蹤算法，如卡爾曼濾波、粒子濾波、多目標(biāo)跟蹤等。每種算法都有其適用的場景和優(yōu)缺點。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體場景和需求選擇合適的算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。