SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是一種基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法，它可以在實時場景中對移動目標進行魯棒跟蹤。SORT算法最初是由Alex Bewley等人在2016年提出的，它已被廣泛應用于計算機視覺領域的各種應用中，例如視頻監控、自動駕駛、機器人導航等。
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狀態的算法，它可以利用系統的動態模型和傳感器測量值，對系統狀態進行預測和更新，從而提高狀態估計的準確性。匈牙利算法是一種用于解決二分圖最大權匹配問題的算法，它可以在給定一個二分圖的情況下，找到最大權匹配。
SORT算法的主要步驟如下：
目標檢測：使用目標檢測算法（如YOLO、SSD等）提取當前幀中的目標信息。
狀態預測：對于每個已經跟蹤的目標，利用卡爾曼濾波對其狀態進行預測。
數據關聯：根據預測狀態和當前幀中的目標信息，使用匈牙利算法進行數據關聯，找到每個已經跟蹤的目標在當前幀中對應的目標。
狀態更新：對于每個已經跟蹤的目標，利用卡爾曼濾波對其狀態進行更新。
目標輸出：輸出每個已經跟蹤的目標的狀態信息和跟蹤結果。
在計算機視覺中，SORT算法可以應用于各種目標跟蹤場景。例如，在視頻監控中，SORT算法可以對移動目標進行實時跟蹤，從而實現對場景中的異常行為進行檢測和預警。在自動駕駛領域，SORT算法可以對其他車輛、行人等交通參與者進行跟蹤，從而實現車輛的自主導航和避障。在機器人導航中，SORT算法可以對移動目標進行跟蹤，從而實現機器人的自主導航和避障。
以下是一個使用Python實現的簡單示例代碼：
#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]
登錄后復制
以上代碼實現了一個簡單的SORT跟蹤算法，使用Kalman濾波器對目標位置和速度進行預測和估計，然后使用匈牙利算法對目標進行關聯，最后根據目標的連續不可見次數判斷目標是否死亡并移除死亡的目標。以上代碼實現了一個簡單的SORT跟蹤算法，使用Kalman濾波器對目標位置和速度進行預測和估計，然后使用匈牙利算法對目標進行關聯，最后根據目標的連續不可見次數判斷目標是否死亡并移除死亡的目標。
除了SORT算法之外，還有許多其他的目標跟蹤算法，如卡爾曼濾波、粒子濾波、多目標跟蹤等。每種算法都有其適用的場景和優缺點。在實際應用中，需要根據具體場景和需求選擇合適的算法進行目標跟蹤。
