このアルゴリズムはハンガリアンアルゴリズムとKalmanTrackerを基盤とした安定追跡システムです。OpenCVライブラリが必要となるため、事前にインストールし適切なヘッダファイルをインポートしてください。実装には./include/SortTracker.hppヘッダと./src/SortTracker.cppソースファイルを使用します。

基本インターフェース

trk名前空間内に実装されたSortTrackerクラスの主要メソッドは次の通りです： list<TrackingResult> processFrame(vector<Detection>& detections)

入力はvector<Detection>& detectionsで、1フレーム内の検出対象を表します。Detection構造体の構成は以下の通り：

struct Detection {
    int frame_id = 0;      // フレームID
    int detection_id = 0;  // 検出対象ID
    int category = 0;      // カテゴリ(0/1)
    float score = 0.0;     // 信頼度
    Rect_<float> bbox;     // 矩形座標(x,y,width,height)
};

出力はlist<TrackingResult>で追跡結果を表し、TrackingResult構造体で構成されます：

struct TrackingResult {
    int track_id = 0;       // 追跡対象ID
    int category = 0;       // カテゴリ
    int hit_count = 0;      // 連続検出フレーム数
    int miss_count = 0;     // 連続未検出フレーム数
    float score = 0.0;      // 信頼度
    Rect_<float> bbox;      // 矩形座標
};

SortTracker初期化時には閾値パラメータを指定可能：

SortTracker(double iou_thresh = 0.3, 
            int max_miss = 3, 
            int min_hits = 0,
            float min_score = 0.0)

使用例

入力ファイルからフレームデータを読み込み、追跡処理を実行するサンプル：

void runTrackerDemo()
{
    ifstream input_stream("./detections.txt");
    ofstream output_stream("./results.txt");
    
    vector<Detection> raw_detections;
    string record;
    
    while (getline(input_stream, record)) {
        istringstream parser(record);
        Detection det;
        char delimiter;
        float x, y, w, h;
        
        parser >> det.frame_id >> delimiter >> det.detection_id >> delimiter;
        parser >> x >> delimiter >> y >> delimiter >> w >> delimiter >> h >> delimiter;
        parser >> det.score >> delimiter >> det.category;
        
        det.bbox = Rect_<float>(x, y, w, h);
        raw_detections.push_back(det);
    }
    
    int total_frames = 0;
    for (const auto& item : raw_detections) {
        if (item.frame_id > total_frames) 
            total_frames = item.frame_id;
    }
    
    vector<vector<Detection>> frame_based_detections;
    for (int fid = 1; fid <= total_frames; fid++) {
        vector<Detection> current_frame;
        for (const auto& det : raw_detections) {
            if (det.frame_id == fid) 
                current_frame.push_back(det);
        }
        frame_based_detections.push_back(current_frame);
    }
    
    SortTracker tracker(0.4, 4, 2, 0.5);
    for (int fid = 0; fid < total_frames; fid++) {
        auto results = tracker.processFrame(frame_based_detections[fid]);
        for (const auto& res : results) {
            output_stream << fid + 1 << "," << res.track_id << ","
                          << res.bbox.x << "," << res.bbox.y << ","
                          << res.bbox.width << "," << res.bbox.height << ","
                          << res.score << "," << res.category << endl;
        }
    }
}