DeepSORT算法

一、什么是DeepSORT算法

　　DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）是目标跟踪领域中一种非常流行的多目标跟踪（MOT, Multi-Object Tracking）算法。它是基于SORT（Simple Online and Realtime Tracking）提出的改进版本，引入了深度学习方法来进行更加鲁棒的目标关联。

 

二、SORT算法的背景

　　1. 问题背景 多目标跟踪的主要目标是：给定一段视频序列，对每一帧图像中的多个目标进行检测并标注出它们的轨迹。目标检测（如YOLO、Faster R-CNN等）能够定位对象，但无法判断哪些目标在不同帧之间是同一个实体。MOT主要在检测结果的基础上进行ID一致性匹配。

　　2. SORT算法简述 SORT是一种轻量级且实时的多目标跟踪算法，它的核心包括：

- 目标检测（输入检测框）

- 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）预测下帧目标位置

- 匈牙利匹配算法（Hungarian Algorithm）通过IOU（交并比）度量，将预测与检测关联 - 新目标的初始化和失踪目标的删除 。

局限性：SORT仅使用框的几何信息（如位置、尺寸），在目标被遮挡或靠近时，可能发生ID漂移（ID Switch）。

 

三、DeepSORT核心改进

DeepSORT主要在SORT的基础上引入了:外观特征描述（appearance descriptor），将检测目标的深度特征（例如CNN提取的表征）与位置特征结合来增强目标匹配的准确性，极大缓解了ID切换问题。

DeepSORT架构流程:

1. 基于目标检测器（如YOLO、Faster R-CNN）的检测框；

2. 外观特征提取网络（通常是一个轻量的CNN，如改进后的ResNet）

- 每个检测框都用CNN提取一个定长向量表征外观（如128维特征);

3. 预测与更新（卡尔曼滤波）

- 维护每个track的运动状态（包括目标在图像中的位置、速度等） - 预测下个时刻的位置；

4. 目标关联（关联检测与track）

- 结合IOU（位置相近）与外观特征距离（如欧氏距离、Cosine距离），综合评分 ;

- 使用匈牙利算法或贪婪法进行匹配；

5. 轨迹管理

- 新目标初始化;

- 失踪目标删除（时间窗口）；

 

四、DeepSORT关键技术点

　　a. 外观特征提取

- 训练：在大型ReID（行人重识别）或相关数据集上训练，每个ID为一个类别。

- 网络结构：一般使用ResNet或Inception变种，输出为128维L2归一化特征向量。

- 特征库：历史轨迹维护有若干帧外观特征（如最近的100帧），匹配时采用最小距离或平均距离。

　　b. 目标关联成本矩阵（Cost Matrix)

DeepSORT的每一帧都构建一个成本矩阵，行是track，列是detection。每一元素的代价可表示为： Cost(i, j) = λ * d_motion(i, j) + (1 - λ) * d_appearance(i, j) 其中：

- `d_motion`常用IOU距离（1-IOU），代表几何运动关系

- `d_appearance`是外观特征间的欧氏/余弦距离

- `λ`为权重参数，调节二者的占比（例如0.5） 通常，先用运动成本做一次粗匹配筛选，再用外观特征做精匹配。

　　c. 多阶段匹配

　　DeepSORT采用两级匹配策略：

- 首先在高置信目标和high IOU track之间匹配（减少因目标丢失带来的漂移）

- 对剩余未匹配的detection/track，再利用外观特征做进一步关联 

　　d. 轨迹管理

- Track生命周期管理，包括“Confirmed”（已验证）、“Tentative”（暂存）、“Deleted”（已删除）等状态。

- 只有一个track连续几帧匹配成功才被确认。

 

五、DeepSORT的优点

- 结合运动与外观信息，降低ID切换

- 可扩展性强，适配各种目标检测器

- 真实场景下表现优良，能应付遮挡、视角变换等复杂情况

- 实时性好，可应用于实时视频分析任务

 

六、典型应用

- 行人跟踪（最广泛），智能视频监控

- 交通目标跟踪（车辆、自行车等）

- 体育视频分析（跟踪运动员/球）

 

七、总结与流程图

核心流程：

视频帧

↓

目标检测器（产生bbox）

↓

CNN特征提取（每个bbox输出128维特征）

↓

卡尔曼预测 & 外观+IOU匹配（匈牙利算法）

↓

ID分配 & Track管理

↓

下帧