outputs = self.deepsort.update(bbox_xcycwh, cls_conf, im) 顺着DeepSORT类的update函数看 class DeepSort(object): def __init__(self, model_path, max_dist=0.2): self.min_confidence = 0.3 # yolov3中检测结果置信度阈值,筛选置信度小于0.3的detection。 self.nms_max_overlap = 1.0 # 非极大抑...
(5) 计算状态分布和测量(检测框)之间距离函数gating_distance: 如果测量值(检测框)与预测状态(预测得到的mean经过映射后的向量)的距离小于门限值,则表示该检测框与目标 (tracker)关联。(5) 更新阶段函数update:根据计算的卡尔曼增益更新状态(mean)与状态协方差(covariance); 3. 分配问题: 当前帧的某个目标是否...
首先我们从主函数部分开始说起,主函数部分整体逻辑是比较简单的,首先是将命令行参数进行解析,解析的内容包括,MOTChanlleng序列文件所在路径、需要检测文件所在的目录等一系列参数。解析之后传递给run方法,开始运行。 进入run函数之后,首先会收集流信息,包括图片名称,检测结果以及置信度等,后续会将这些流信息传入到检测框...
check_finite=False)kalman_gain=scipy.linalg.cho_solve((chol_factor,lower),np.dot(covariance,self._update_mat.T).T,check_finite=False).T# 测量变量和预测值之差,称为测量过程的革新或者残余innovation=measurement-projected_
self.time_since_update=0 # 每次调用predict函数的时候就会+1 # 每次调用update函数的时候就会设置为0 self.state=TrackState.Tentative self.features=[] # 每个track对应多个features, 每次更新都将最新的feature添加到列表中 iffeatureisnotNone: self.features.append(feature) ...
根据这些等式,目标状态可以通过迭代计算predict和update两步来得到,然而实际上,目标状态分布不能不先简化假设,因此没有能计算得到完整状态分布的解法。另外,对于多目标而言,状态集的维数是非常大的,导致整合步骤更加困难,因此需要有对应的降维方法。 多种多样的概率预测模型被用于多目标跟踪中【36】【95】【117~118】...
(2)、更新(Update):使用当前时刻的测量值来更正预测阶段估计值, 得到当前时刻的后验估计值,卡尔曼滤波 器状态更新方程: 下面来一个个详细剖析每个参数: 1、和:分别表示k-1时刻和k时刻的后验状态估计值,是滤波的结果之一,即更新后的结果,也叫最优估计(估计的状态,根据理论,我们不可能知道每时刻状态的确切结果...
(self._update_mat, mean)# 将均值向量映射到检测空间,即Hx'covariance=np.linalg.multi_dot((self._update_mat, covariance,self._update_mat.T))# 将协方差矩阵映射到检测空间,即HP'H^Treturnmean, covariance+innovation_covdefupdate(self, mean, covariance, measurement):"""Run Kalman filter correction...
(covariance,self._update_mat.T).T,check_finite=False).T# z - Hx'innovation=measurement-projected_mean# x = x' + Kynew_mean=mean+np.dot(innovation,kalman_gain.T)# P = (I - KH)P'new_covariance=covariance-np.linalg.multi_dot((kalman_gain,projected_cov,kalman_gain.T))returnnew_mean...
(chol_factor, lower), np.dot(covariance,self._update_mat.T).T, check_finite=False).T # z - Hx' innovation=measurement-projected_mean # x = x' + Ky new_mean=mean+np.dot(innovation, kalman_gain.T) # P = (I - KH)P'