DeepSORT:高效对象跟踪算法

在自动驾驶领域,对象检测和跟踪是实现安全驾驶的关键技术。检测对象是第一步,而跟踪它们的去向则是更为复杂和关键的一环。本文将深入探讨一种先进的对象跟踪算法——DeepSORT,它结合了简单排序算法、卡尔曼滤波器、深度外观描述符等技术,为自动驾驶提供了高效可靠的解决方案。

对象跟踪的挑战

对象跟踪不仅需要检测对象,还需要在连续的时间帧中跟踪这些对象的位置和状态。这涉及多个复杂的问题:

  • 遮挡(Occlusion):在拥挤的环境中,物体可能会被其他物体遮挡,导致检测困难。
  • 运动模糊(Motion Blur):快速运动的物体会在图像中产生模糊,影响检测精度。
  • 物体相似性(Object Similarity):在某些情况下,不同物体可能具有相似的外观特征,增加了跟踪的复杂性。

为了解决这些问题,DeepSORT算法结合了多种先进技术,提供了一种高效、鲁棒的对象跟踪方法。

简单排序算法

边界框预测

边界框预测(Bounding Box Prediction)是对象检测的基础。它可以使用任何卷积神经网络(CNN)架构来完成,例如YOLO、Faster R-CNN等。边界框预测的目标是为每个检测到的物体生成一个边界框,表示该物体在图像中的位置。

卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器(Kalman Filter)是一种用于线性系统的递归估计器。它能够根据对象的当前状态预测其未来的位置,并在获得真实数据后对预测进行校正。

卡尔曼滤波器的工作原理

卡尔曼滤波器假设一个线速度模型,并根据该模型生成预测。一旦获得了物体所在位置的真实数据,这些数据会再次输入到卡尔曼滤波器中,卡尔曼滤波器根据获得的真实数据改进预测,并再次生成一组新的预测。通过这种迭代方式,卡尔曼滤波器不断改进其预测精度。

作为输出,卡尔曼滤波器不输出单个数字,而是输出对象在给定位置集中的概率分布。取概率的最大值,可以用某种方式估计该物体的位置。

马哈拉诺比斯距离

为了比较点和概率分布的相似性,DeepSORT使用马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance)来确定卡尔曼滤波器的给定预测和检测到的对象的匹配程度。马哈拉诺比斯距离能够考虑数据的分布特性,比简单的欧几里得距离更适合用于对象跟踪。

IOU匹配

简单排序算法使用了匈牙利算法(Hungarian Algorithm)来解决线性赋值问题。匈牙利算法的时间复杂度为O(n^3),相对于n阶乘的复杂度来说是一个很大的改进。IOU(Intersection Over Union)匹配则是通过计算两个边界框的交并比来衡量它们的相似程度,从而进行匹配。

DeepSORT:简单排序算法的拓展

DeepSORT是在简单排序算法的基础上进行的拓展,旨在提高对象跟踪的精度和鲁棒性。

深度外观描述符

DeepSORT添加了深度外观描述符,这是一个经过训练的卷积神经网络,能够检测不同图像中的相似对象。通过余弦距离度量,DeepSORT可以确定检测到的两个图像之间的相似程度。这样,即使对象的外观发生了一些变化,仍然可以通过深度特征进行匹配。

结合卡尔曼滤波和深度外观描述符

结合卡尔曼滤波的预测结果和深度外观描述符的结果,DeepSORT能够得到一个总体的标量得分值。然而,DeepSORT也注意到卡尔曼滤波器的作用在某些情况下并不显著,因此在实际应用中会根据具体情况进行调整。

级联匹配

DeepSORT还添加了级联匹配步骤,这是针对IOU匹配算法的扩展,同时考虑了时间维度。级联匹配能够更好地处理长时间的对象跟踪,并在复杂环境中提供更高的精度。

DeepSORT的工作流程

  1. 对象检测:使用CNN架构(如YOLO)检测图像中的对象,并生成边界框。
  2. 边界框预测:使用卡尔曼滤波器对检测到的对象进行边界框预测,生成未来的位置估计。
  3. 深度外观描述符:提取对象的深度特征,计算余弦距离,衡量对象之间的相似性。
  4. IOU匹配:使用IOU计算检测到的边界框与预测边界框的相似度,进行匹配。
  5. 级联匹配:在时间维度上进行级联匹配,确保长时间的对象跟踪稳定性。
  6. 结果输出:结合卡尔曼滤波和深度外观描述符的结果,生成最终的对象跟踪结果。

DeepSORT在自动驾驶中的应用

实时对象跟踪

在自动驾驶中,实时对象跟踪是保证行车安全的关键。DeepSORT的高效性使其能够在复杂的交通环境中实时跟踪多个对象,确保车辆能够及时应对突发情况。

遮挡处理

自动驾驶车辆在行驶过程中,可能会遇到其他车辆、行人或障碍物的遮挡。DeepSORT结合卡尔曼滤波器的预测功能,能够有效处理遮挡问题,确保在物体被遮挡后仍能正确跟踪。

物体相似性识别

通过深度外观描述符,DeepSORT能够识别相似物体,并在复杂环境中提供准确的对象跟踪结果。这对于自动驾驶中的行人检测、车辆检测等应用尤为重要。

精度和鲁棒性

DeepSORT的级联匹配和IOU匹配算法,结合卡尔曼滤波器和深度外观描述符,使其在长时间跟踪和复杂环境中表现出色,具有很高的精度和鲁棒性。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/46933.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation

文章目录 AbstractIntroductionMethodology潜在扩散模型的初步研究Latte的模型变体Latte的实验验证潜在视频片段的patch embeddingTimestep-class information injectionTemporal positional embedding通过学习策略增强视频生成 Experiments Abstract Latte首先从输入的视频提…

成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT

遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力,ChatGPT在遥感中的应用,人工智能在…

太速科技-FMC207-基于FMC 两路QSFP+光纤收发子卡

FMC207-基于FMC 两路QSFP光纤收发子卡 一、板卡概述 本卡是一个FPGA夹层卡(FMC)模块,可提供高达2个QSFP / QSFP 模块接口,直接插入千兆位级收发器(MGT)的赛灵思FPGA。支持利用Spartan-6、Virtex-6、Kin…

PTA - 接收n个关键字参数

接收n个以关键字形式传入的参数,按格式输出。 函数接口定义: def print_info (**keyargs) 提示:keyargs为可变参数,其可接受若干个关键字形式的实参值,并将接收到的值组装为一个字典。 裁判测试程序样例&#xff1…

Nextjs 调用组件内的方法

在 Next.js 中,如果你想从一个组件外部调用组件内部的方法,可以使用 React 的 useRef 钩子来引用组件实例并调用其方法。这种方法主要适用于类组件,但也可以用于函数组件,通过将方法暴露在 ref 对象上。 以下是一个示例&#xff…

Ningx配置前端http缓存

在构建高性能的网站或Web应用程序时,优化前端资源的加载速度是至关重要的。一个有效的方法是利用HTTP缓存机制,通过缓存静态资源来减少网络请求,降低服务器负载,并提升用户体验。本文将介绍如何使用Nginx配置前端HTTP缓存&#xf…

业务需求方面

S 最爱小组件引导弱,需要在用户操作的关键路径上增加引导。用户在直播间点击关注并且设为我的最爱后,首次会出现直播间引导条;若首次未点击引导条,之后观看满30s,出现引导条。写了去添加和区桌面添加两个UI。其中&…

linux学习笔记整理: 关于linux系统操作/安装软件 2024/7/16;

安装软件 安装方式: 二进制安装。---只需要解压就可以。 只针对特殊平台。 比如jdk tomcat RPM: 按照一定的规范就可以按照该软件。 无法安装依赖的文件。 mysql yum 远程安装 基于RPM 帮你把依赖的文件安装上去。 必须联网。 安装源码安装。 查看端口插件: 下载…

数据库:redis练习题

1、安装redis,启动客户端、验证。 redis-server redis-cli 2、string类型数据的命令操作: (1) 设置键值: set mykey "haha" (2) 读取键值: get mykey (3&…

08_TypeScript 中的类(静态属性、静态方法、抽象类、继承多态)

静态属性、静态方法、抽象类、继承多态 一、静态属性和静态方法1、回顾ES5中的静态方法2、TS 中定义静态方法和静态属性 二、多态1、定义:父类定义一个方法不去实现,让继承它的子类去实现,每一个子类有不同的表现。多态属于继承 三、 抽象方法…

Halcon与C++之间的数据转换

HALCON的HTuple类型(元组)功能很强大,可以表示INT、double、string等多种类型数据。当元组中只有一个成员时,HTuple也可表示原子类型 1. haclon -> C //HTuple转int HTuple hTuple 1; int data1 hTuple[0].I(); // data1 1//HTuple转do…

MSSQL Server运维常用SQL命令

1、数据库连接数 select name, state, state_desc from sys.databases; 查询结果: 2、数据库状态 select name, state, state_desc from sys.databases; 查询结果: 3、数据文件状态 select a.name, b.physical_name, b.state, b.state_desc from sy…

TCP连接如何确保可靠性

TCP通过序列号、确认应答、超时重传、数据校验、流量控制、拥塞控制等机制,确保了数据传输的可靠性和效率。 序列号:每个TCP段都有一个序列号,代表了数据流中的字节位置。 通过序列号,接收方可以检测数据包是否丢失或重复&#…

03MFC画笔/画刷/画椭圆/圆/(延时)文字

文章目录 画实心矩形自定义画布设计及使用连续画线及自定义定义变量扇形画椭圆/圆输出颜色文本定时器与定时事件画实心矩形 自定义画布设计及使用 连续画线及自定义定义变量 扇形 画椭圆/圆 输出颜色文本

【图像】图像识别经典算法

图像识别经典算法 一、图像识别基础二、经典图像识别算法1. Haar-like Features AdaBoost (Viola-Jones)2. SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)3. SURF (Speeded-Up Robust Features)4. HOG (Histogram of Oriented Gradients)5. CNN (Convolutional Neural Networks) …

尚品汇-(十六)

目录 商品详情功能开发 (1)搭建service-item (2)获取sku基本信息与图片信息 (3)获取分类信息(查看三级分类) 商品详情功能开发 (1)搭建service-item 点…

「UCD」浅谈蓝湖Figma交互设计对齐

在现代数字产品的设计和开发过程中,选择合适的工具对于提高团队效率和保证产品质量至关重要。本文将从开发和设计两个不同的角度,探讨蓝湖和Figma两款流行工具的优势与不足,并提出结论和建议。 开发研发视角:蓝湖 优点: 清晰的设计规范:蓝湖为开发工程师提供了清晰的设计…

Gradio:快速构建机器学习Web应用的神奇工具

文章目录 引言官网链接原理基础使用安装 Gradio创建一个简单的 Gradio 应用 高级使用自定义界面集成到现有Web应用中 优缺点优点缺点 总结 引言 Gradio 是一个基于 Python 的库,它极大地简化了将机器学习模型转化为交互式Web应用的过程。无需深入了解Web开发或后端…

状态管理的艺术:探索Flutter的Provider库

状态管理的艺术:探索Flutter的Provider库 前言 上一篇文章中,我们详细介绍了 Flutter 应用中的状态管理,以及 StatefulWidget 和 setState 的使用。 本篇我们继续介绍另一个实现状态管理的方式:Provider。 Provider优缺点 基…

【阶乘】个人练习-Leetcode-LCP 22. 黑白方格画

题目链接:https://leetcode.cn/problems/ccw6C7/description/ 题目大意:给出一块白方格面积为n*n,给出一个数字k,每一次操作可以把方格的某一整行或者某一整列涂黑,求使得黑色格子数字为k的【最终图案】的个数。 思路…