如何使用OpenCV结合深度学习技术实现稳健的多目标跟踪

Question

在处理多目标跟踪的场景中，需要同时跟踪多个运动目标（例如在一个视频流中同时跟踪多个行人）。假设这些目标在场景中会频繁发生遮挡，并且目标的外观在遮挡前后可能会发生较大的变化（例如光照变化或部分遮挡），如何使用OpenCV结合深度学习技术实现稳健的多目标跟踪？
如何初始化多个目标并分配唯一的ID？
在目标被遮挡时，如何通过检测器结合跟踪器继续跟踪这些目标？
如何在目标外观发生变化时，保证跟踪器能正确匹配目标而不丢失？
在处理多目标跟踪时，如何高效地处理目标间的遮挡、重叠及ID交换（ID Switch）问题？
请提供一个框架或方法的详细描述，并简要说明你会使用哪些OpenCV的功能或库，以及如何结合深度学习模型（例如使用YOLO、DeepSORT等）来实现这个功能。

Answer 1

的回答引用自GPT-4o，由博主小ᶻZ࿆编写，若还有疑问可评论或留言。：

如何使用OpenCV结合深度学习技术实现稳健的多目标跟踪

在处理多目标跟踪的场景中，需同时跟踪多个运动目标（例如在一个视频流中同时跟踪多个行人）。假设这些目标在场景中会频繁发生遮挡，并且目标的外观在遮挡前后可能会发生较大的变化（例如光照变化或部分遮挡），如何使用OpenCV结合深度学习技术实现稳健的多目标跟踪？

1. 如何初始化多个目标并分配唯一的ID？
2. 在目标被遮挡时，如何通过检测器结合跟踪器继续跟踪这些目标？
3. 如何在目标外观发生变化时，保证跟踪器能正确匹配目标而不丢失？
4. 在处理多目标跟踪时，如何高效地处理目标间的遮挡、重叠及ID交换（ID Switch）问题？

请提供一个框架或方法的详细描述，并简要说明你会使用哪些OpenCV的功能或库，以及如何结合深度学习模型（例如使用YOLO、DeepSORT等）来实现这个功能。

如有帮助，题主可以帮忙采纳一下嘛，谢谢~