1樓：新的一天來了
deepsort是目標跟蹤領域的乙個重要演算法，其核心思想是通過使用卡爾運梁正曼濾波渣臘跟蹤目標，同時結合外觀描述符進行目標識別。而頻繁切換id可能是由於卡爾曼濾波的**出現問題，或者由於相機運動等原因。要修改演算法來解決這個問題，可以考慮以下幾個方面：
1. 改進**模型。可以嘗試使用更加複雜的卡爾曼濾波器，也可以考慮整合深度學習的方法對**模型進行改進。
2. 改變相機的運動模式。可以嘗試使用更好的相機穩定裝置來減少相機的抖動，或者使用更加高階的運動控制演算法來保持相機的穩定。
3. 對目標模型進旁悔行更加精細的描述。如果外觀描述符的精度不夠高，可能會導致目標被誤認為是新的物件，從而頻繁切換id。
可以嘗試使用更加精細的特徵描述符或者結合深度學習演算法進行目標識別。
需要注意的是，調整演算法需要對相關知識有較為深刻的認識和掌握，最好有相關領域的經驗和技能。建議在技術實現過程中多加測試和實驗，尋求業內專家或團隊的幫助和經驗分享。
2樓：懺岫
deep sort演算法是一種基於卡爾曼濾波和匈牙利演算法的多目標跟蹤演算法，它可以在**中對多個目標進行跟蹤，並且在目標與相機之間的距離變化、目標尺寸變化和目標遮擋等情況下，仍能夠對目標進行準確跟蹤。在使用 deep sort 演算法進行多目標跟蹤時，有時會出現頻繁切換 id 的情況，這種情況可能會導致跟蹤結果不穩定，需要修改演算法來解決這個問題。
解決這個問題的方法是通過設定乙個閾值來控制 id 的分配。當目標檢測器檢測到乙個新的物體時，deep sort 演算法將為其分配乙個新的 id。如果該物體與某個已跟蹤的物體距離很近，其 id 可能會被誤認為是已經跟蹤的物體的 id，從而導致頻繁切換 id。
因此，可以設定乙個閾值，當新物體與已跟蹤的物體的距離小於閾值時，將其視為同一物體，不分配新的 id。
需要注意的是，設粗纖置閾值的值應該根據具體情況進行調整，如果設定的值過小，可能會導致目標被錯誤地合併或分離，影響跟蹤效果；如果設定的值過猜凳族大，可能會導致目標被錯誤地分配多個 id，也會影響跟蹤效果。因此，需要在實際應用中進行適當的調整。
此外，除了設定閾值來控制 id 的分配，還可以通過其他方法來改進 deep sort 演算法，例如使用穗弊更加準確的目標檢測器、改進卡爾曼濾波器、使用更加魯棒的匈牙利演算法等，以提高演算法的準確性和穩定性。
3樓：帳號已登出
1. 調整目標相似度度量方法：deepsort中通過計算目標之間的餘弦相似度來判斷是否為同一目標。
你可以嘗試調整相似度度量方法，例如使用歐幾里得距離或其他相似度度量方法，以減少相似度計算誤差。
2. 調純配談整卡爾曼濾波引數：卡爾曼濾波在deepsort中起到平滑目標軌跡的作用。
你可以通過調整卡爾曼濾波器中的引數，例如測量雜訊協方差矩陣、過程雜訊協方差矩陣賣歷等，來減少id切換的頻率。
3. 調整深度學習模型：deepsort中使用深度學習模型提取目標特徵。你可以通過調整深度學習模型中的引數或使用其他模型，以做碰提高目標特徵的準確性，從而減少id切換的頻率。
注意，如果你不是deepsort演算法的開發者，需要有一定的演算法知識和經驗才能修改演算法。建議在保證演算法可靠性的前提下，慎重進行演算法修改。
4樓：傑寶貝睡吧
deepsort演算法是一種基於深度學習的目標跟蹤演算法，其主要特點是可以實現多目標跟蹤，並且在即時性方面表現較好。在跟蹤過程中，如果目標離開了畫面或者出現了遮擋、變換等情況，deepsort會重新為該目標分配乙個新的id，這就是所謂的「頻繁切換id」現象。
如果想要修改deepsort演算法中頻繁切換id的問題，可以考慮以下幾個方面：
1. 調整匹配閾值：deepsort演算法中的匹配閾值是乙個重要的引數，它可以控制目標的匹配精度。
如果匹配閾值過高，可能會導致id頻繁變化；如果匹配閾值過低，則可能會出現誤匹配。因此，可以通過調整匹配閾值的大小來減少id變化的頻率。
2. 引入歷史資訊：deepsort演算法中並沒有考慮目標的歷史資訊，如果碼源可以引入目標的歷史資訊，就可以更好地區分同一目標的不同狀態，從而減少id變化的頻率。
3. 融合感測器資料：在實際應用中，可以通過融合多個感測器的資料來提高目標跟蹤的精度。仿坦例如，可以結合視覺和紅外資料來跟蹤目標，從而減少id變化的頻率。
需要注意的是，頻繁切換id的問題不一定是演算法本身的問題，有時也可能是資料的問題。如果輸入資料質量不好，例如畫面模糊、光照不足等，也會導備模桐致演算法頻繁切換id。因此，在修改演算法之前，需要仔細分析問題的原因，從而採取合適的解決方案。
5樓：螺絲釘颶風
deepsort是一種多目標跟蹤演算法，主要應用於**監控場景中毀亮下的行人、車輛等物體的跟蹤餘兆。在deepsort中，跟蹤物件的標識id可以在物件丟失並重新被檢測到時發生改變。如果需要修改演算法以避免頻繁切換id，可以考慮增加一些特徵賣寬，例如目標的方向、速度、尺寸等，以便更好地區分不同的跟蹤目標。
此外，可以嘗試維護目標的歷史資訊，例如運動軌跡等，以便更好地判斷兩個目標是否是同一物體，並且可以延續歷史資訊中的id號，從而減少id的更改。增加特徵的數量和修改演算法的具體步驟需要根據具體情況進行分析和實驗。
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