多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在同时跟踪视频序列中的多个目标。多目标跟踪算法经历了从传统方法到深度学习方法的转变。

一、传统方法

1. 基于卡尔曼滤波器的方法

1.1 Kalman Filter(卡尔曼滤波器)

当在连续的帧中检测到目标后，需要对这些目标进行跟踪。卡尔曼滤波器在此起到关键作用，它通过预测和更新步骤，根据前一帧的状态预测下一帧的状态，并利用当前帧的测量值来更新预测。卡尔曼滤波器可以用于估计目标的运动轨迹。这可以提高跟踪的准确性，尤其是在目标运动快或目标被遮挡的情况下。

2. 基于数据关联的方法

2.1 匈牙利算法

在多目标跟踪(Multi-object tracking，MOT)中，色利算法主要被用于数据关联。即在连续的帧之间确定每个目标的ID。

二、深度学习方法

1. 基于检测的多目标跟踪

1.1 SORT算法

·标题：简单的在线和实时跟踪(SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING )
·目的：开发一种实时多物体跟踪方法，适用于在线应用。
·方法：通过组合卡尔曼滤波器和匈牙利算法等熟悉技术，实现了一个实时跟踪系统。
·重点：检测质量被确定为影响跟踪性能的关键因素。通过改变CNN检测器，可以提高跟踪性能。
·结论：该算法的更新速度为260Hz，比其他最先进的跟踪器快20倍以上，同时实现了与最先进的在线跟踪器相当的准确性。

算法流程图

1.2 DeepSort

整合了外观信息以提高SORT的性能。由于这一扩展，能够在更长的遮挡期间跟踪物体，有效地减少了身份切换的次数。
·秉持原始SORT框架的精神，将大部分计算复杂性置于离线预训练阶段，在该阶段在大规模的行人RelD数据集上学习了一个深度关联度量(多维向量)。
在线应用过程中，使用视觉外观空间中的最近邻查询来建立测量与跟踪的关联。实验评估表明，减少了ID切换的次数45%。

算法流程图

1.3 BoT-SORT

结合了运动和外观信息、相机运动补偿和更准确的卡尔曼滤波状态向量。
论文提出的方法的三个改进点是：
1.Kalman滤波器：
使用离散Kalman滤波器来建模图像平面中物体的运动，采用常速度模型，使用更准确的状态向量。
2.相机运动补偿：
通过相机运动补偿来纠正相机运动对目标跟踪的影响，提高跟踪的准确性。
3.loU和RelD的余弦距离融合：
提出了一种新的简单但有效的方法，用于loU和RelD的余弦距离融合，以更稳健地关联检测和轨迹。
通过将这些改进集成到ByteTrack中，提出了两个新的最先进的跟踪器，BoT-SORT和BoT-SORT-RelD。

2. 基于特征关联和增强的方法

2.1 ByteTrack

是一种基于Tracking-by-Detection范式的多目标跟踪算法。通过改进目标关联方法（如咬字关联）和卡尔曼滤波器，提高跟踪的精度和实时性.
ByteTrack解决了多目标跟踪中的一个重要问题，即低分检测框的处理。·传统的跟踪方法通常只关联高分检测框，而低分检测框通常被忽略，这会导致一些真实的目标被漏检或者跟踪轨迹被碎片化。
E ByteTrack通过关联几乎每个检测框，包括低分检测框，利用它们与轨迹片段的相似性来恢复真实目标并过滤掉背景检测，从而提高了检测器的性能。

3. 基于Transformer的方法

3.1 TransTrack

使用Transformer模型提取目标的时空特征，通过自注意力机制捕获长程依赖关系，提高跟踪性能。

3.2 DETR（DEtection TRansformer）

结合Transformer和匈牙利算法，实现端到端的目标检测和跟踪。

三、多目标跟踪的评估指标

多目标跟踪的评估指标从多个方面评估跟踪算法的性能，包括检测准确性、身份保持稳定性、跟踪连续性和位置误差等。

1. 基础指标

1.1 真正例（True Positive, TP）
定义：被模型预测为正的正样本，即被检测出来的目标。
作用：衡量模型检测到的目标数量。
1.2 假正例（False Positive, FP）
定义：被模型预测为正的负样本，即误报。
作用：衡量模型错误检测到的目标数量。
1.3 假负例（False Negative, FN）
定义：被模型预测为负的正样本，即漏报。
作用：衡量模型未检测到的目标数量。
1.4 真负例（True Negative, TN）
定义：被模型预测为负的负样本。
作用：在目标检测中，TN通常不作为主要评估指标，因为背景区域的负样本数量非常大

2. 综合指标

多目标跟踪精度（Multiple Object Tracking Accuracy, MOTA）
作用：综合评估漏报、误报和ID切换的错误率。
特点：MOTA的最大值为1，最小值可以为负无穷，因为它考虑了ID切换（ID Switches）的惩罚
2.1 身份F1分数（Identification F1 Score, IDF1）
作用：综合评估身份匹配的精度和召回率。
2.2 身份切换次数（ID Switches, IDSW）
定义：前一帧和后一帧中对于相同GT轨迹的预测轨迹ID发生切换的次数。
作用：衡量身份保持的稳定性。
2.3 高阶跟踪精度（Higher Order Tracking Accuracy, HOTA）
作用：综合评估检测、身份匹配和跟踪位置的准确性。

3. 其他指标

3.1 大多数跟踪轨迹（Mostly Tracked Trajectories, MT）
定义：成功跟踪的帧数占总帧数的80%以上的GT轨迹数量。
作用：衡量长时间跟踪的成功率。
3.2 FPS：Frames Per Second，每秒处理的帧数。