object tracking

tripletloss因为待遇低，因为⼯作不开⼼，已经严重影响了⾃⼰的⼯作积极性和⼯作效率，这⼏天发觉这样对⾃⼰实在是⼀种损失，决定提⾼⼯作效率，减少⼯作时间。

说说最近做的tracking, multi-object tracking。

object tracking⾸先要有object才能tracking是吧，⽽学术上研究的⼤多数single object tracking，其实就是单⽬标跟踪，就是开始你画个区域，告诉算法你要跟踪的是那个东西，然后接下来的视频⾥，把这个东西框出来。

⽽实际应⽤的多是multi-object tracking，就是找出来所有⽬标，然后⾃⼰去跟踪。

以下说的都是multi-object tracking.⽬前deep learning如⽕如荼的时代，tracking也⽆法逃避Deep learning的魔掌的。

⽬前的思路，效果⽐较好的就是检测时⽤深度学习检测，⽽匹配时，不再简单的⽤位置匹配，⽽是⽤该object的深度特征进⾏匹配，这样⽤的原因当然有多种，⼀种是⽐位置更加鲁棒，隔了多帧，位置已经跑远了，可能也没关系的，再者这种特征匹配能更好地处理遮挡的问题，⾄少⽐位置匹配更能处理遮挡问题。

当然跟踪还是⽤kalman滤波做⼀下平滑处理，哈哈，其实我以前做多⽬标跟踪时不⽤kalman，直接匹配上了就是了，不做预测不做平滑啥的。

其中检测，⽬前不少都⽤的是静态图像的检测机制，但是我觉得下⼀波应该就是基于视频的⽬标检测吧，当然⼯作已经有不少了，可以去imagenet竞赛官⽹去看看做的⽐较好的那⼏家看看，基本代表了先进性吧。

⽽深度特征，⽬前更多的是⽤⾏⼈重识别的思路进⾏模型训练的，我本来是想⽤以前做⼈脸⽐对的模型simese loss训练⽹络的，因为之前最开始⽤这个⽹络训练⼈脸⽐对的⼯作时，我找的代码，训练效果还挺好的，后来借⽤到汽车的特征，效果也提升很多。

但是看了⼀下，⼤家都⽤triplet loss来做，我也想⽤这个来试试。

目标跟踪系统目标跟踪系统（Object Tracking System）是一种能够自动检测、追踪和跟踪运动目标的计算机系统。

目标跟踪系统由一个或多个传感器，例如摄像机或雷达，一个目标检测算法和一个目标跟踪算法组成。

它广泛应用于许多领域，包括视频监控、智能交通系统和无人驾驶车辆。

目标跟踪系统的核心任务是从传感器获取的输入数据中提取目标并预测它们的运动轨迹。

目标检测算法通常使用计算机视觉技术，例如模板匹配、颜色分割和特征提取，来检测输入图像中的目标。

一旦目标被检测到，目标跟踪算法将对目标进行跟踪，通过连续观察目标在每一帧中的位置，速度和加速度等信息，预测目标的未来位置。

目标跟踪系统的性能取决于目标检测和目标跟踪算法的准确性和效率。

现代目标检测算法通常基于深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），能够在复杂背景和遮挡的情况下准确地检测目标。

目标跟踪算法则使用过滤器或轨迹预测方法，例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器，来估计目标的状态并跟踪目标。

目标跟踪系统还可以通过使用多个传感器来提高跟踪性能。

多传感器融合技术可以结合不同传感器的信息，例如摄像机和雷达，来提供更准确和鲁棒的目标跟踪结果。

例如，摄像机可以提供目标的外观信息，而雷达可以提供目标的位置和速度信息。

通过融合两种传感器的信息，可以更好地跟踪目标，避免诸如光照变化和遮挡等困难。

随着计算机硬件和计算能力的提高，目标跟踪系统已经取得了显著的进展。

现代目标跟踪系统不仅能够准确地跟踪单个目标，还能够同时跟踪多个目标，并进行目标重识别和目标分类等复杂任务。

这些进展为实现自动驾驶车辆、智能交通系统和智能安防系统等应用奠定了基础。

综上所述，目标跟踪系统是一种能够自动检测、追踪和跟踪运动目标的计算机系统。

它利用传感器和算法来提取目标并预测它们的运动轨迹，广泛应用于视频监控、智能交通系统和无人驾驶车辆等领域。

随着技术的不断发展，目标跟踪系统将继续迎来更多的创新和应用。

多目标跟踪国外综述多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）是计算机视觉领域中的一个重要问题，旨在在复杂的场景下，同时跟踪多个移动对象并估计它们的状态。

在实际应用场景中，如视频监控、自动驾驶和人机交互等领域中，多目标跟踪技术具有重要的意义，可以为这些领域提供更加精确和有效的信息。

目前，国内外学者们在多目标跟踪方面做了很多的研究工作。

多数国外团队的研究主要集中在三个方面，即跟踪模型的设计、算法优化和数据集的构建。

在跟踪模型的设计方面，最近几年国外学者们提出了许多新的跟踪模型。

例如，Bipartite Graph Matching-Based（BGM）、Flow-based跟踪器等。

其中，BGM是一种非常有效而受欢迎的方法，它将运动轨迹匹配问题表示为二分图匹配问题，并使用匈牙利算法解决这个问题。

Flow-based跟踪器则是通过向前和向后光流域的计算来生成目标特征的思想，通过预测目标移动的运动方向和大小的方法来进行跟踪。

在算法优化方面，国外学者们主要集中于提高跟踪算法的精度和速度。

例如，学者们通过使用深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来提高跟踪器的准确性。

同时，学者们还提出用深度学习来预处理原始输入序列，从而提高跟踪的速度和准确性。

在数据集的构建方面，目前存在多个公共的大规模数据集。

例如，MOTChallenge是一个非常受欢迎的数据集，它包含了不同种类的视频（如城市街道、商场等），并提供了大量真实世界的挑战。

这些数据集为学者们提供了丰富的真实世界的场景和挑战，帮助他们研究和测试自己提出的算法的性能和稳定性。

总的来说，多目标跟踪技术在计算机视觉领域中具有非常重要的意义。

通过设计新的跟踪模型、优化算法和构建高质量的数据集，学者们可以更好地研究和解决多目标跟踪问题，使其在实际应用中更加可靠和有效。

MOTA（Multiple Object Tracking Accuracy）是用于衡量多目标跟踪准确度的指标，其计算过程如下：
1. 初始化：设定阈值，通常为0.5或0.7，用于判断目标是否匹配。

2. 对于每一帧：
a. 遍历跟踪器中的所有目标。

b. 对于每个跟踪目标，将其与当前帧中的目标进行匹配。

如果匹配成功，则更新该目标的跟踪信息；否
则，将该目标标记为丢失。

c. 对于每个匹配成功或丢失的目标，计算其匹配分数（即MOTA分数）。

3. 计算MOTA分数：对于每个目标，计算其匹配分数并将其累加到总分数中。

4. 计算MOTA值：将总分数除以跟踪器中目标的数量，得到MOTA值。

5. 输出MOTA值。

需要注意的是，MOTA的计算过程需要手动设置阈值，并且需要跟踪器提供目标的跟踪信息和匹配信息。

此外，MOTA值越高，说明跟踪器的准确度越高；反之，则说明跟踪器的准确度较低。

实例分割多目标跟踪算法Instance segmentation and multi-object tracking are two essential tasks in computer vision that have garnered significant attention in recent years. 实例分割和多目标跟踪是近年来备受关注的计算机视觉领域中的两项重要任务。

Instance segmentation involves identifying individual objects within an image and assigning a unique label to each object instance, while multi-object tracking aims to follow the movements of multiple objects over time. 实例分割涉及在图像中识别单个对象并为每个对象实例分配一个唯一标签，而多目标跟踪的目标是跟踪多个对象随时间的移动。

The combination of instance segmentation and multi-object tracking presents a challenging problem in computer vision due to the need to accurately detect and track multiple objects with varying appearances and motions simultaneously. 实例分割和多目标跟踪的结合在计算机视觉领域中提出了一个具有挑战性的问题，因为需要同时准确检测和跟踪外观和运动各异的多个对象。

This task becomes even more complex in real-world scenarios where objects may occlude each other, change appearance, or move in unpredictable ways. 在现实世界的场景中，这项任务变得更加复杂，因为对象可能会相互遮挡、改变外观或以不可预测的方式移动。

计算机视觉中的目标跟踪与姿态估计算法计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使机器“看”的科学与技术，它旨在通过模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和解释图像和视频数据。

在计算机视觉领域中，目标跟踪（Object Tracking）和姿态估计（Pose Estimation）是两个重要且紧密相关的问题，涉及到许多重要的应用领域，如自动驾驶、视频监控、增强现实等。

目标跟踪是指在一个视频序列中，识别和定位特定目标的过程。

在目标跟踪中，我们需要判断目标的位置、大小、形状以及目标和背景之间的关系。

目标跟踪算法可以分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于特征的方法主要利用目标的颜色、纹理、形状等特征，通过计算目标与背景之间的相似性来进行跟踪。

而基于深度学习的方法则通过神经网络从大规模的标注数据中学习目标的表示，并利用学到的表示来进行目标跟踪。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。

姿态估计是指从一个或多个输入图像中估计或恢复出目标的姿态信息，如位置、角度、形状等。

姿态估计是计算机视觉中的一个经典问题，其在许多应用场景中都具有重要的意义。

姿态估计算法可以分为基于模型的方法和基于深度学习的方法。

基于模型的方法通常通过建立目标的几何模型、运动模型或统计模型，利用图像特征与模型之间的匹配程度来估计目标的姿态。

而基于深度学习的方法则通过神经网络从大量的标注数据中学习目标的姿态信息，并利用学到的表示进行姿态估计。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的基于深度学习的目标跟踪与姿态估计算法被提出。

这些算法通过深度神经网络的优秀特性，如自动学习、高鲁棒性、良好的泛化能力等，在目标跟踪与姿态估计任务上取得了令人瞩目的成果。

基于相关滤波器的⽬标跟踪⽅法综述0引⾔视觉跟踪是计算机视觉中引⼈瞩⽬且快速发展的领域,主要⽤于获取运动⽬标的位置、姿态、轨迹等基本运动信息,是理解服务对象或对⽬标实施控制的前提和基础。

其涉及许多具有挑战性的研究热点并常和其他计算机视觉问题结合出现,如导航制导、事件检测、⾏为识别、视频监控、⾃动驾驶、移动机器⼈等[1-4]。

虽然跟踪⽅法取得了长⾜进展,但由于遮挡、⽬标的平⾯内/外旋转、快速运动、模糊、光照及变形等因素的存在使其仍然是⾮常具有挑战性的⼯作。

近年来,基于相关滤波器CF(Correlation Filter)的跟踪⽅法得到了极⼤关注[5-9]。

CF 最⼤的优点是计算效率⾼,这归结于其假设训练数据的循环结构,因为⽬标和候选区域能在频域进⾏表⽰并通过快速傅⾥叶变换(FFT)操作。

Bolme [6]等⾸次将CF 应⽤于跟踪提出MOSSE 算法,其利⽤FFT 的快速性使跟踪速度达到了600-700fps 。

瑞典林雪平⼤学的Martin Danelljan 在2016年ECCV 上提出的相关滤波器跟踪算法C -COT [7]取得了VOT2016竞赛冠军,2017年其提出的改进算法ECO [8]在取得⾮常好的精度和鲁棒性的同时,显著提⾼运算速度⾄C-COT 的6倍之多。

基于CF 的跟踪算法如此优秀,已然成为研究热点。

近年和相关滤波有关的论⽂层出不穷,很有必要对这些论⽂及相关滤波的发展等进⾏⼀个归纳和总结,以推动该⽅向的发展。

⽂献[9]虽已做过综述并取得了⼀定效果,但有两点不⾜:(1)过多介绍现有⼏种⽅法的具体细节,没有对更多⽂献进⾏对⽐分析;(2)缺乏对基于相关滤波器跟踪⽅法的分类对⽐分析。

基于此,本⽂的不同基⾦项⽬:陕西理⼯⼤学科研项⽬资助(SLGKY16-03)基于相关滤波器的⽬标跟踪⽅法综述?马晓虹1,尹向雷2(1.陕西理⼯⼤学电⼯电⼦实验中⼼,陕西汉中723000;2.陕西理⼯⼤学电⽓⼯程学院,陕西汉中723000)摘要:⽬标跟踪是计算机视觉中的重要组成部分,⼴泛应⽤于军事、医学、安防、⾃动驾驶等领域。

现代电子技术Modern Electronics TechniqueMay 2023Vol.46No.102023年5月15日第46卷第10期多目标跟踪是计算机视觉中的一个重要领域，多应用在视频监控和自动驾驶中。

而遮挡问题是多目标跟踪面临的一个关键挑战，针对这一问题，人们对多目标跟踪算法提出了许多优化方案。

有仅依靠检测器跟踪目标的算法[1]、IoU 跟踪器[2]以及基于核相关滤波器（KCF ）的跟踪器[3]等。

随着深度学习逐渐成熟，目前主要出现了两种目标跟踪优化方向，分别是检测跟踪范式（Tracking⁃by⁃Detection ）的跟踪器[4]和检测与跟踪联合学习的跟踪器[5]。

第一种分离式算法通常利用目标的外观特征、运动特征和前后帧信息来提高目标跟踪的鲁棒性和稳定性，从而解决遮挡问题；第二种联合式算法通过神经网络和深度学习将目标的表观特征和运动特征联DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.10.032引用格式：李伟，颜旒.应对遮挡问题对DeepSORT 进行轨迹拟合优化[J].现代电子技术，2023，46（10）：173⁃180.应对遮挡问题对DeepSORT 进行轨迹拟合优化李伟，颜旒（重庆交通大学机电与车辆工程学院，重庆400074）摘要：检测跟踪范式是多目标跟踪的主要研究方向，也是自动驾驶汽车的主要应用框架。

完善的检测跟踪范式可以在提高多目标跟踪精度的同时有效降低跟踪框的失真率。

然而在现有的先进方法中，这种范式通常会遇到多目标重叠后的ID 交换问题，严重影响跟踪精度和轨迹判断。

为解决该问题，文中基于经典的DeepSORT 算法提出改进方案。

首先，在卡尔曼滤波器中添加跟踪框进行置信度的预测和更新，并按降序对更新后的置信度进行排列，在后续匹配中优先匹配预测置信度更高的跟踪目标；然后，比较预测置信度和检测置信度之间的差异，识别出置信度突变的目标，以进行跟踪轨迹的优化和剪枝；最后，使用余弦相似度和交并比（IoU ）识别重叠目标，并对重叠目标中置信度最高的目标消失后的轨迹进行多项式轨迹拟合，以纠正错误的ID ，完成精确匹配。

deepsort目标跟踪原理English:DeepSORT (Deep Simple Online Realtime Tracking) is an advanced object tracking algorithm that combines deep learning with traditional methods to achieve highly accurate and robust object tracking. The main principles of DeepSORT include object detection using a deep neural network, data association to link detections across frames, and a deep appearance feature extractor to differentiate between different objects. The object detection stage uses a pre-trained convolutional neural network (CNN) to generate bounding boxes around objects in each frame. Then, a data association algorithm is used to link the bounding boxes across frames, taking into account the motion model and appearance similarities of the objects. Finally, a deep appearance descriptor is used to create unique representations of object appearances, which helps in distinguishing between different objects even in crowded or overlapping scenarios. The combination of these principles allows DeepSORT to achieve state-of-the-art performance in object tracking tasks.中文翻译:DeepSORT（Deep Simple Online Realtime Tracking）是一种先进的目标跟踪算法，它将深度学习与传统方法结合，实现了高度准确和强大的目标跟踪。