源码详解目标追踪DeepSort工作流程-追踪工作

　　目标跟踪是计算机视觉领域研究的一个热点问题，其利用视频或图像序列的上下文信息，对目标的外观和运动信息进行建模，从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。本文介绍了目标追踪算法DeepSORT的工作流程，值得各位读者收藏阅读。

　　本文首先将介绍在目标跟踪任务中常用的匈牙利算法（Hungarian Algorithm）和卡尔曼滤波（Kalman Filter），然后介绍经典算法DeepSORT的工作流程以及对相关源码进行解析。

　　目前主流的目标跟踪算法都是基于Tracking-by-Detecton策略，即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。DeepSORT运用的就是这个策略，上面的视频是DeepSORT对人群进行跟踪的结果，每个bbox左上角的数字是用来标识某个人的唯一ID号。这里就有个问题，视频中不同时刻的同一个人，位置发生了变化，那么是如何关联上的呢？答案就是匈牙利算法和卡尔曼滤波。

　　卡尔曼滤波可以基于目标前一时刻的位置，来预测当前时刻的位置，并且可以比传感器（在目标跟踪中即目标检测器，比如Yolo等）更准确的估计目标的位置。

　　1匈牙利算法（Hungarian Algorithm）首先，先介绍一下什么是分配问题（Assignment Problem）：假设有N个人和N个任务，每个任务可以任意分配给不同的人，已知每个人完成每个任务要花费的代价不尽相同，那么如何分配可以使得总的代价最小。举个例子，假设现在有3个任务，要分别分配给3个人，每个人完成各个任务所需代价矩阵（cost matrix）如下所示（这个代价可以是金钱、时间等等）：

　　怎样才能找到一个最优分配，使得完成所有任务花费的代价最小呢？匈牙利算法（又叫KM算法）就是用来解决分配问题的一种方法，它基于定理：

　　找到没有被任何线覆盖的最小元素，每个没被线覆盖的行减去这个元素，每个被线覆盖的列加上这个元素，返回步骤3

　　#执行匈牙利算法，得到匹配成功的索引对，行索引为tracks的索引，列索引为detections的索引

　　2卡尔曼滤波（Kalman Filter）卡尔曼滤波被广泛应用于无人机、自动驾驶、卫星导航等领域，简单来说，其作用就是基于传感器的测量值来更新预测值，以达到更精确的估计。假设我们要跟踪小车的位置变化，如下图所示，蓝色的分布是卡尔曼滤波预测值，棕色的分布是传感器的测量值，灰色的分布就是预测值基于测量值更新后的最优估计。

　　协方差(Covariance )：表示目标位置信息的不确定性，由8x8的对角矩阵表示，矩阵中数字越大则表明不确定性越大，可以以任意值初始化。

　　卡尔曼滤波分为两个阶段：(1) 预测track在下一时刻的位置，(2) 基于detection来更新预测的位置。下面将介绍这两个阶段用到的计算公式。（这里不涉及公式的原理推导，因为我也不清楚原理(ಥ_ಥ) ，只是说明一下各个公式的作用）预测

　　检测器得到bbox → 生成detections → 卡尔曼滤波预测→ 使用匈牙利算法将预测后的tracks和当前帧中的detecions进行匹配（级联匹配和IOU匹配） → 卡尔曼滤波更新

　　匹配首先对基于外观信息的马氏距离计算tracks和detections的代价矩阵，然后相继进行级联匹配和IOU匹配，最后得到当前帧的所有匹配对、未匹配的tracks以及未匹配的detections：

　　基于外观信息和马氏距离，计算卡尔曼滤波预测的tracks和当前时刻检测到的detections的代价矩阵

　　卡尔曼滤波更新阶段对于每个匹配成功的track，用其对应的detection进行更新，并处理未匹配tracks和detections：