一种基于DeepSORT的自适应车辆轨迹跟踪算法

本发明公开了一种基于DeepSORT的自适应车辆轨迹跟踪算法，目的是提高在复杂环境下车辆跟踪方法的鲁棒性和实时性。该方法是由如下步骤实现的：步骤1：采集视频并将视频帧输入；步骤2：将车辆目标初始化；步骤3：对目标车辆检测，并进行外观特征提取：步骤4：通过卡尔曼滤波对运动状态预测；步骤5：利用匹配代价矩阵将当前帧检测框与历史轨迹进行关联；步骤6：对车辆特征进行自适应更新与轨迹筛选；步骤7：车辆轨迹输出。本发明在保证车辆跟踪精度的同时，拥有较小的模型参数量，检测跟踪速度较快，降低了对于硬件设备性能的需求。