二分图如上图所示,黑线代表初步匹配的连线,因为需要1对1匹配,后续采用匈牙利匹配算法得到红线。 1⃣️ 简介 匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法,并推动了后来的原始对偶方法。美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出该算法。此算法之所以被称作匈牙利算法,是因为算法很大一部分是基于以前匈牙利...
在本文中,我们将深入探讨DeepSORT中的匈牙利算法和卡尔曼滤波公式,从理论到实践全方位解释其原理和应用。 二、匈牙利算法的原理和应用 1. 原理解释 匈牙利算法,又称匈牙利匹配算法,是一种解决指派问题的二分图最优匹配算法。在目标追踪中,它常用于在每一帧的检测结果中,将追踪目标与检测结果进行匹配,从而建立目标的...
卡尔曼滤波器介绍与理论分析 最近业余在研究物体追踪,看到传统的方法用到了卡尔曼滤波(Kalman Filter)+匈牙利算法做轨迹匹配,因而开始研究这两种算法是如何实现的。这里简单总结一下卡尔曼滤波算法探索的过程。 卡尔曼滤波的背景 卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计,是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和...
对于匹配数据,利用卡尔曼滤波算法更新得到当前时刻的最优状态估计X_^(4,3);未匹配数据有2个,即新增的2个目标。对于这2个目标,用观测数据对其进行初始化,并编号。 将两部分数据相结合,得到当前时刻的最优状态估计X_^(4,5)。 由上述分析可知,卡尔曼滤波算法对多目标的状态进行估计,匈牙利算法对多目标进行匹配,...
4、使用匈牙利算法将预测后的tracks和当前帧中的detecions进行匹配(IOU匹配); 5、卡尔曼滤波更新; 上述过程应该只有4这个过程承上启下,理解模糊。以下进行详细解释: 匈牙利算法 解决的是一个分配问题,在 MOT 主要步骤中的计算相似度的,得到了前后两帧的相似度矩阵。匈牙利算法就是通过求解这个相似度矩阵(iou),从而...
上图是多目标跟踪的一个例子，有效跟踪范围为x=0到x=200之间， 红线 表示卡尔曼滤波的 初始化 及 更新 阶段， 绿线 表示 预测 阶段。当t=1时，当t=2时，当t=3时，当t=4时，当t=5时，当t=6时，由上述分析可知，卡尔曼滤波算法对多目标的状态进行估计，匈牙利算法对多目标进行匹配，实现多...
SORT核心是卡尔曼滤波和匈牙利算法。 流程图如下所示,可以看到整体可以拆分为两个部分,分别是匈牙利匹配过程和卡尔曼预测加更新过程。 关键步骤: 1–> 卡尔曼滤波预测predict出预测框 2–> 使用匈牙利算法将卡尔曼滤波的预测框和yolo的检测框进行IOU匹配来计算相似度 ...
采用匈牙利算法对卡尔曼滤波器预测阶段得到的运动估计(mean+covariance)和观测(detection)进行关联。 匹配成功:进行卡尔曼滤波器更新 匹配失败的tracker(跟踪器):视为丢失 匹配失败的detection(观测量): 视为新增轨迹 (4)匹配成功后,对track根据匹配对的检测结果进行更新 ...
最近业余在研究物体追踪,看到传统的方法用到了卡尔曼滤波(Kalman Filter)+匈牙利算法做轨迹匹配,因而开始研究这两种算法是如何实现的。这里简单总结一下卡尔曼滤波算法探索的过程。 ▊卡尔曼滤波的背景 卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计,是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。其发明者鲁...
最近业余在研究物体追踪,看到传统的方法用到了卡尔曼滤波(Kalman Filter)+匈牙利算法做轨迹匹配,因而开始研究这两种算法是如何实现的。这里简单总结一下卡尔曼滤波算法探索的过程。 ▊ 卡尔曼滤波的背景 卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计,是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。其发明者...