揭秘SORT：人工智能多目标跟踪算法中的宠儿

人工智能

2023-01-07 14:16:13

人工智能多目标跟踪算法界的宠儿：SORT算法

人工智能正在以难以置信的速度改变着我们的世界，而多目标跟踪算法在人工智能的众多应用领域中扮演着至关重要的角色。它们帮助我们理解和分析复杂的环境，从而做出明智的决策。

在多目标跟踪算法的领域中，SORT算法无疑是当之无愧的宠儿。它以其简单、高效和鲁棒性著称，使其成为许多实际应用中的首选算法。

SORT算法揭秘

SORT算法的核心在于将其分解为两个子问题：

状态估计 ：预测目标的位置、速度等状态参数。
数据关联 ：将观测数据与目标状态估计联系起来。

SORT算法利用卡尔曼滤波器进行状态估计。卡尔曼滤波器是一种强大的状态估计算法，即使在嘈杂不确定的情况下也能准确估计目标状态。

在数据关联方面，SORT算法采用了匈牙利算法。匈牙利算法是一个经典的图论算法，可以快速高效地找到最佳的数据关联方案。

SORT算法的应用场景

SORT算法的应用范围十分广泛，包括：

机器人导航 ：帮助机器人实时跟踪周围环境中的目标，以便进行适当的导航决策。
视频监控 ：视频监控系统中实时跟踪人员和车辆，用于行为分析和安全监控。
运动捕捉 ：在运动捕捉系统中实时跟踪运动员的身体部位，用于运动分析和训练指导。

SORT算法的优势

与其他多目标跟踪算法相比，SORT算法拥有以下优势：

简单高效 ：易于实现、计算效率高，可以实时处理大量数据。
鲁棒性强 ：能够抵抗噪声和不确定性，在复杂环境中也能准确跟踪目标。
应用广泛 ：已在众多实际应用中得到验证，证明了其有效性和实用性。

代码示例

import numpy as np
from scipy.optimize import linear_sum_assignment

class SORT:
    def __init__(self, max_age=30, min_hits=3):
        self.max_age = max_age
        self.min_hits = min_hits
        self.tracks = []
        self.time_since_update = np.zeros(0)

    def update(self, detections):
        """
        Update the SORT algorithm with new detections.

        Args:
            detections: List of detections.
        """
        # Update the time since update for existing tracks
        self.time_since_update += 1

        # Create a new track for each detection
        new_tracks = [Track(detection) for detection in detections]

        # Associate detections with existing tracks
        cost_matrix = self._calculate_cost_matrix(new_tracks)
        assignment = linear_sum_assignment(cost_matrix)

        for track_idx, detection_idx in zip(*assignment):
            track = self.tracks[track_idx]
            detection = new_tracks[detection_idx]

            track.update(detection)
            self.time_since_update[track_idx] = 0

        # Remove tracks that have not been updated for a long time
        inactive_tracks = np.where(self.time_since_update > self.max_age)[0]
        self.tracks = [track for track in self.tracks if track.id not in inactive_tracks]

        # Add new tracks
        self.tracks.extend(new_tracks)

    def _calculate_cost_matrix(self, new_tracks):
        """
        Calculate the cost matrix for associating detections with tracks.

        Args:
            new_tracks: List of new tracks.

        Returns:
            Cost matrix.
        """
        cost_matrix = np.zeros((len(self.tracks), len(new_tracks)))

        for i, track in enumerate(self.tracks):
            for j, new_track in enumerate(new_tracks):
                cost_matrix[i, j] = self._calculate_cost(track, new_track)

        return cost_matrix

    def _calculate_cost(self, track, new_track):
        """
        Calculate the cost of associating a track with a new detection.

        Args:
            track: Track.
            new_track: New track.

        Returns:
            Cost.
        """
        distance = np.linalg.norm(track.state[0:2] - new_track.state[0:2])
        age_difference = abs(track.time_since_update - new_track.time_since_update)
        cost = distance + age_difference

        return cost

class Track:
    def __init__(self, detection):
        self.id = detection.id
        self.state = np.array([detection.x, detection.y, detection.vx, detection.vy])
        self.time_since_update = 0

    def update(self, detection):
        """
        Update the track with a new detection.

        Args:
            detection: New detection.
        """
        self.state = 0.5 * (self.state + np.array([detection.x, detection.y, detection.vx, detection.vy]))
        self.time_since_update = 0