简单介绍SORT跟踪算法及其Python实现示例

SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是一种基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法，它可以在实时场景中对移动目标进行鲁棒跟踪。SORT算法最初是由Alex Bewley等人在2016年提出的，它已被广泛应用于计算机视觉领域的各种应用中，例如视频监控、自动驾驶、机器人导航等。

SORT算法主要基于两个核心思想：卡尔曼滤波和匈牙利算法。卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法，它可以利用系统的动态模型和传感器测量值，对系统状态进行预测和更新，从而提高状态估计的准确性。匈牙利算法是一种用于解决二分图最大权匹配问题的算法，它可以在给定一个二分图的情况下，找到最大权匹配。

SORT算法的主要步骤如下：

目标检测：使用目标检测算法（如YOLO、SSD等）提取当前帧中的目标信息。

状态预测：对于每个已经跟踪的目标，利用卡尔曼滤波对其状态进行预测。

数据关联：根据预测状态和当前帧中的目标信息，使用匈牙利算法进行数据关联，找到每个已经跟踪的目标在当前帧中对应的目标。

状态更新：对于每个已经跟踪的目标，利用卡尔曼滤波对其状态进行更新。

目标输出：输出每个已经跟踪的目标的状态信息和跟踪结果。

在计算机视觉中，SORT算法可以应用于各种目标跟踪场景。例如，在视频监控中，SORT算法可以对移动目标进行实时跟踪，从而实现对场景中的异常行为进行检测和预警。在自动驾驶领域，SORT算法可以对其他车辆、行人等交通参与者进行跟踪，从而实现车辆的自主导航和避障。在机器人导航中，SORT算法可以对移动目标进行跟踪，从而实现机器人的自主导航和避障。

以下是一个使用python实现的简单示例代码：

#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]

以上代码实现了一个简单的SORT跟踪算法，使用Kalman滤波器对目标位置和速度进行预测和估计，然后使用匈牙利算法对目标进行关联，最后根据目标的连续不可见次数判断目标是否死亡并移除死亡的目标。以上代码实现了一个简单的SORT跟踪算法，使用Kalman滤波器对目标位置和速度进行预测和估计，然后使用匈牙利算法对目标进行关联，最后根据目标的连续不可见次数判断目标是否死亡并移除死亡的目标。

除了SORT算法之外，还有许多其他的目标跟踪算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪等。每种算法都有其适用的场景和优缺点。在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的算法进行目标跟踪。

以上就是简单介绍SORT跟踪算法及其Python实现示例的详细内容，更多请关注编程网其它相关文章！