任务
主要用于视频处理，在每个视频帧中绘制出跟踪的目标
输入与输出
- 输入：视频帧序列
- 输出：目标的轨迹以及唯一ID（每个目标用一个边界框进行框定表示）
MFT与TBD
MOT问题的关键
MOT问题可以看作是数据关联问题，目的是将视频序列中跨帧的检测关联起来
主要步骤(以TBD为例)
输入视频序列 ——> 目标检测器 ——> （预处理） ——> 特征提取 ——> 数据匹配 ——> 追踪管理 ——> （后处理） ——> 输出结果
- 预处理：非极大抑制 non-maximum suppression (NMS)、置信度过滤 confidence filter (CF)
- 后处理： To reduce the potential false-positive tracks or remove false positive detection from the trajectory, matched frames threshold (MAF) is used as a post-processing technique
挑战
- ID Switching：发生在两个相似的物体重叠或混合时，导致身份切换；因此，很难跟踪对象ID。
- ** 背景失真**：复杂的背景使得在物体检测过程中难以检测到小物体
- 遮挡：对象被另一个对象隐藏或遮挡时会产生这个问题。
- 变形：多个空间空间、变形或对象旋转
- 运动模糊：由于运动模糊而在相机上捕获的视觉条纹或拖尾
