卡尔曼滤波预测的跟踪框过大或过小的问题

Question

使用deepsort做目标跟踪，有时会出现这样的情况：

当目标活动较大或者由垂直变为平行式，
卡尔曼滤波所预测的跟踪框会比检测框大，或者小。虽然能做到跟踪同一目标，但是跟踪框内会包含出跟踪目标外的对于信息，或者跟踪框内只包含跟踪目标的部分信息。
请问需要怎么解决这个问题？是否需要修改代码中的卡尔曼滤波的相关参数？

Answer 1

• 这篇文章讲的很详细，请看：多目标跟踪-DeepSort分析（一）论文解读及代码架构
• 除此之外, 这篇博客: 超轻量的deepsort目标跟踪源码分享中的 1.1 检测模型 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• • yolo-fatest（大小1.4M）
  • yolo-fatest-xl（大小3.7M）
  • yolov5s（大小14.8M）
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  针对卡尔曼滤波预测的跟踪框大小与检测框不匹配的问题，可以从以下几个方面尝试解决：

  1.调整卡尔曼滤波的参数 可以通过调整卡尔曼滤波的参数，如协方差矩阵的初始值、过程噪声、测量噪声等，来优化预测的跟踪框大小与检测框的匹配。具体的调整方法可以参考卡尔曼滤波器的相关资料进行尝试。

  2.使用级联匹配算法 在级联匹配算法中，可以根据跟踪器的状态（如time_since_update参数）来分配优先级，以保证重要目标的跟踪状态。同时，通过设定阈值，可以避免错误匹配的情况。

  3.使用运动模型距离（马氏距离）进行匹配 可以考虑使用运动模型距离（马氏距离）来进行匹配，以更加准确地匹配跟踪框和检测框。具体实现方式可以参考DeepSORT算法中的实现方法。

  4.获取更准确的检测框特征 可以考虑优化目标检测器的模型或参数，以获取更准确的检测框特征，从而提高跟踪框和检测框之间的匹配精度。

  5.综合考虑多种因素进行匹配 在进行匹配时，可以综合考虑多种因素，如外观特征、运动模型距离、时间距离等，以得到更加准确的匹配结果。

  具体的实现方法需要结合具体的情况进行尝试和优化，可以根据实际情况选择合适的方法来解决该问题。