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6. 视频AI目标跟踪：多目标跟踪和轨迹稳定性

共计 30 章节
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01
课程导入
多目标跟踪（MOT）的定义 · 应用场景（安防 · 自动驾驶
课程导入MOT
02
基础概念
目标检测与目标跟踪的区别 · 跟踪的输入输出 · 轨迹（Tracklet）
基础概念目标检测
03
跟踪范式
TBD（Tracking-by-De… · DFT（Detection-Free… · 联合检测与跟踪（Joint Dete…
跟踪范式TBD
04
检测器基础
YOLO系列 · Faster R-CNN等检测器在M… · 检测质量对跟踪的影响
检测器基础YOLO
05
数据关联基础
匈牙利算法 · 贪心匹配 · 代价矩阵的构建（IoU
数据关联基础匈牙利算法
06
卡尔曼滤波
状态预测与更新 · 运动模型在跟踪中的应用 · 参数调优
卡尔曼滤波状态预测
07
匈牙利算法与KM算法
指派问题的求解 · 在MOT中的具体实现与优化
KM匈牙利算法
08
SORT算法
基于检测的简单在线实时跟踪 · 流程 · 优缺点
SORT算法
09
DeepSORT算法
外观特征提取（Re-ID） · 级联匹配 · 马氏距离与余弦距离融合
DeepSORT算法
10
ByteTrack算法
低分框利用 · BYTE关联机制 · 多阈值处理
ByteTrack算法
11
OC-SORT算法
观测中心性 · 平滑插值 · 处理非线性运动与遮挡
OC-SORT算法
12
BoT-SORT算法
结合相机运动补偿（CMC） · 鲁棒性优化 · 与ByteTrack的对比
BoT-SORT算法
13
Transformer在MOT中的应用
DETR · TrackFormer · MOTR等端到端跟踪方法
TransformerMOT
14
联合检测与跟踪范式
FairMOT · CenterTrack · JDE等
联合检测跟踪范式
15
轨迹稳定性问题
ID Switch · 轨迹碎片化 · 漏检与误检对稳定性的影响
轨迹稳定性问题ID
16
轨迹管理策略
轨迹的创建 · 确认 · 删除
轨迹管理策略轨迹的创建
17
遮挡处理
遮挡检测 · 运动预测 · 外观重识别
遮挡处理遮挡检测
18
多相机跟踪（MTMC）
跨相机重识别 · 时空约束 · 轨迹拼接
MTMC多相机跟踪
19
评估指标
MOTA · MOTP · IDF1
评估指标MOTA
20
数据集与基准
MOT Challenge · MOT16/17/20 · DanceTrack
数据集基准
21
实战项目
基于DeepSORT的行人跟踪系统 · 从数据准备到模型部署
实战项目DeepSORT
22
实战项目
基于ByteTrack的车辆跟踪 · 处理高速运动与遮挡
实战项目ByteTrack
23
实战项目
基于FairMOT的端到端多目标跟踪 · 训练与推理
实战项目FairMOT
24
轨迹稳定性优化实战
针对ID Switch问题 · 设计后处理算法（如轨迹平滑 · 插值）
轨迹稳定性优化实…ID
25
超参数调优
检测阈值 · 匹配阈值 · 卡尔曼参数
超参数调优检测阈值
26
常见问题与解决方案
漏检 · 误检 · 轨迹漂移
常见问题解决方案
27
性能优化
模型轻量化 · TensorRT加速 · 多线程处理
性能优化模型轻量化
28
前沿进展
基于图神经网络的跟踪 · 注意力机制 · 自监督学习在MOT中的应用
前沿进展基于图神经网络的…
29
综合项目
构建一个完整的视频AI目标跟踪系统 · 涵盖检测 · 跟踪
综合项目AI
30
课程总结与进阶方向
MOT未来趋势 · 与Re-ID · 轨迹预测
课程总结进阶方向