SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是一種基於卡爾曼濾波的目標追蹤演算法，它可以在即時場景中對移動目標進行穩健追蹤。 SORT演算法最初是由Alex Bewley等人在2016年提出的，它已被廣泛應用於電腦視覺領域的各種應用中，例如視訊監控、自動駕駛、機器人導航等。
SORT演算法主要基於兩個核心思想：卡爾曼濾波和匈牙利演算法。卡爾曼濾波是一種用於估計系統狀態的演算法，它可以利用系統的動態模型和感測器測量值，對系統狀態進行預測和更新，從而提高狀態估計的準確性。匈牙利演算法是一種用於解決二分圖最大權匹配問題的演算法，它可以在給定一個二分圖的情況下，找到最大權匹配。
SORT演算法的主要步驟如下：
#目標偵測：使用目標偵測演算法（如YOLO、SSD等）來擷取目前影格中的目標訊息。
狀態預測：對於每個已經追蹤的目標，利用卡爾曼濾波對其狀態進行預測。
資料關聯：根據預測狀態和目前影格中的目標訊息，使用匈牙利演算法進行資料關聯，找到每個已經追蹤的目標在目前影格中對應的目標。
狀態更新：對於每個已經追蹤的目標，利用卡爾曼濾波對其狀態進行更新。
目標輸出：輸出每個已經追蹤的目標的狀態資訊和追蹤結果。
在電腦視覺中，SORT演算法可以應用於各種目標追蹤場景。例如，在視訊監控中，SORT演算法可以對移動目標進行即時追蹤，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演算法可以對其他車輛、行人等交通參與者進行跟踪，從而實現車輛的自主導航和避障。在機器人導航中，SORT演算法可以對移動目標進行跟踪，從而實現機器人的自主導航和避障。
以下是一個使用Python實現的簡單範例程式碼：
#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]
以上程式碼實作了一個簡單的SORT追蹤演算法，使用Kalman濾波器對目標位置和速度進行預測和估計，然後使用匈牙利演算法對目標進行關聯，最後根據目標的連續不可見次數判斷目標是否死亡並移除死亡的目標。以上程式碼實現了一個簡單的SORT追蹤演算法，使用Kalman濾波器對目標位置和速度進行預測和估計，然後使用匈牙利演算法對目標進行關聯，最後根據目標的連續不可見次數判斷目標是否死亡並移除死亡的目標。
除了SORT演算法之外，還有許多其他的目標追蹤演算法，如卡爾曼濾波、粒子濾波、多目標追蹤等。每種演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演算法進行目標追蹤。
以上是簡單介紹SORT追蹤演算法及其Python實作範例的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
