深度學習在目標跟蹤中的應用：DeepSort論文分析

一、DeepSort 論文概述

DeepSort是一篇由NVIDIA證實的目標跟蹤方法，旨在提高人流量計數和運動行為分析的準確性。DeepSort具有基於卷積神經網路的特徵提取，使用卡爾曼濾波和匈牙利演算法對目標進行跟蹤，並通過基於外觀的重識別機制來緩解ID交換問題的影響。此外，該演算法對於常見的物體檢測框架，例如YOLO和SSD也提供了支持，是一個靈活且有效的目標跟蹤器，已經在大規模數據集上取得了極好的效果。

二、DeepSort 的工作流程

DeepSort 的工作流程由三個主要步驟組成：預處理、特徵提取和重識別。具體步驟如下：

1.預處理

#讀取視頻
video_capture = cv2.VideoCapture(video_path)
#初始化detection_model和tracker，這裡使用YOLO和DeepSort
detection_model = YOLO()
tracker = DeepSort()⋯⋯

預處理首先需要從視頻流或者圖像序列中取出物體檢測框，使用預訓練的物體檢測神經網路模型，例如YOLO和SSD。對每個物體檢測框進行預處理，包括尺寸標準化、坐標規範化等，將其傳遞給深度學習模型。

2.特徵提取

while True:
ret, frame = video_capture.read()
if not ret:
break
#調用YOLO進行物體檢測,獲取檢測框
boxes = detection_model(frame)
#調用DeepSort進行目標跟蹤
tracks = tracker.update(boxes)⋯⋯

DeepSort 中採用的特徵提取方式是基於卷積神經網路。首先使用一個卷積神經網路對物體檢測框進行特徵提取。在測試過程中，學習到的特徵用於描述檢測到的物體，使用檢測框的坐標和特徵來描述檢測到的物體，形成一個高維向量，這就是DeepSort演算法中特徵向量。

3.重識別

#第一幀所有檢測到的物體都會被標記為新出現的目標ID
if self.frame_count == 0:
for i, box in enumerate(boxes):
features = self._extract_features(frame, box)
self.all_tracks.append(Track(box, features, self.cur_seq_id, i))
self.cur_seq_id += 1
return self._get_results(self.all_tracks)
else:
# 使用匈牙利演算法對目標預測ID與檢測到的ID進行匹配
matches = self._match(boxes, self.all_tracks)
#使用KF方法對目標進行預測，更新跟蹤信息
self._update(matches, boxes)
#對於找不到對應跟蹤的bbox進行新建
for i, box in enumerate(boxes):
if i not in matches[:, 1]:
features = self._extract_features(frame, box)
self.all_tracks.append(Track(box,features,self.cur_seq_id,i))
self.cur_seq_id+=1
return self._get_results(self.all_tracks)

在 DeepSort 中，為了減少目標ID交換的影響，演算法使用了一個基於外觀的重識別機制。當目標被檢測到的時候，它就被用於更新目標的坐標，同時會為它分配一個新的 ID。但是，如果重新檢測到一個目標，可能會分配一個不同的 ID。這就是 ID 交換問題。

三、DeepSort 的優缺點

1. 優點

相對於傳統的跟蹤方法，DeepSort 具有以下優點：

• 精度高，強魯棒性：DeepSort 採用了深度學習模型作為其核心，針對紛繁複雜的目標，採用的預處理和重識別方式能夠有效的提高目標識別的魯棒性，從而讓目標跟蹤更加精準。
• 適配性強：DeepSort 不僅僅支持以上提到的YOLO和SSD物體檢測框架，同時也可以和其他視覺目標檢測模型進行協同處理。

2. 缺點

儘管DeepSort已經為多個領域（例如人流量計數和運動行為分析）提供了可靠的解決方案，但是在一些特定的場景中，DeepSort還存在以下問題：

• 佔用系統資源：DeepSort 需要不斷運行檢測模型來獲得具有一定意義的Tracking數據，因此在一些資源受限的嵌入式設備中，其實用性存在一定不足。
• 精確度受環境影響：DeepSort 的精確度高，魯棒性強，但是在複雜的場景中會受到一定削弱，如惡劣天氣或光線情況較差的情況下。

四、DeepSort常見應用場景

DeepSort 在多個領域中有著廣泛的應用，例如：

• 人流量計數和運動行為分析：使用DeepSort可以更精確地分析人的行為習慣，如人流量模式分布、客流密度分布等，輔助商家做出更優秀的樓布策略。
• 交通管理：深度學習技術谷資料庫同步使用，可以使得在交通管理方面對違法者定位更加準確、追蹤更加方便，實現更加高效的交通管理。
• 視頻監控：綜合利用DeepSort對於越線搶劫、行人騎車闖紅燈、超速跑車等常見違法問題進行快速、準確的監控和識別。

五、結論

本文詳細地介紹了 DeepSort 演算法的工作流程，並且分析了它的優點和缺點。儘管 DeepSort 在一些特定的場景中存在問題，但是在多個領域中已經得到廣泛的應用。DeepSort 的深度學習特徵提取、外觀重新識別、跟蹤演算法和匹配方法的組合為分析和處理目標跟蹤數據提供了可靠的解決方案。