多目标跟踪

西西弗Sisyphus

多目标跟踪中检测器和跟踪器如何协同工作的flyfish主要是两者接口间的交互原始图像尺寸：1920（宽）x 1080（高）模型输入尺寸：640（宽）x 640（高）

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矩阵的迹（Trace）flyfish矩阵的迹（Trace）是指一个方阵（即行数和列数相同的矩阵）对角线元素之和。就是在一个正方形的数字表格里，沿着从左上角到右下角的对角线，把这条线上所有的数字加起来，得到的和就是这个矩阵的迹。

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DeepSORT（目标跟踪算法）卡尔曼滤波中的贝叶斯定理flyfish假设我们有一个袋子，里面有5个红球和3个蓝球。我们从袋子里随机抽取一个球。我们想计算从袋子里抽到红球的概率 P ( R ) P(R) P(R)。

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DeepSORT（目标跟踪算法）中的初始化卡尔曼滤波器的状态向量和协方差矩阵flyfish如果看了下面遇到了状态转移矩阵，可以先看 DeepSORT（目标跟踪算法）中的卡尔曼滤波 - 看了就会的状态转移矩阵，这里做了非常详细的描述

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DeepSORT（目标跟踪算法）中自由度决定卡方分布的形状flyfish自由度决定卡方分布的形状（本文）马氏距离的平方在多维正态分布下服从自由度为 k 的卡方分布

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DeepSORT（目标跟踪算法）中的计算观测值与状态估计的马氏距离flyfish在目标跟踪中，使用马氏距离可以帮助判断某个观测值是否与当前的状态估计一致。 gating_distance 是一个方法，用于计算状态分布和观测值之间的门限距离（gating distance）。门限距离通常用于数据关联和验证测量值是否合理。提示用户可以从 chi2inv95 中获取适当的距离阈值。如果only_position 为 False，则使用4自由度的卡方分布，否则使用2自由度的卡方分布。

自动驾驶中的多目标跟踪_第一篇多目标跟踪(multi-object/multi-target tracking)的任务包括估计场景中目标的数目、位置（状态）或其他属性，最关键的是需要在一段时间内持续地进行估计。

从懒虫到爬虫

YOLOv9 实现多目标跟踪YOLOv9项目结合了YOLOv9的快速目标检测能力和DeepSORT的稳定跟踪能力，实现了对视频流中多个对象的实时、准确检测和跟踪。在具体应用中，该项目能够对视频中的行人、车辆或其他物体进行实时定位、识别和持续跟踪，即使在复杂环境、对象互相遮挡或出现短暂消失的情况下也能保持较好的跟踪性能。这样的技术在智能监控、自动驾驶、无人机导航、体育赛事分析等多个领域都有着广泛的应用潜力。