检测

选择用于检测感兴趣对象的正确方法取决于你想跟踪什么，以及是否相机静止。

预言

跟踪对象随着时间的手段，你必须在下一帧预测其位置。预测的最简单的方法是假设该对象将是接近其最后的已知位置。换言之，前一检测起到下一预测。该方法对于高的帧速率是特别有效的。然而，当物体以不同的速度移动，或使用此预测方法可能会失败，当帧速率是相对于运动中的物体的速度低。

预测的更复杂的方法是使用以前所观察到的物体的运动。卡尔曼滤波器（vision.KalmanFilter）预测对象的下一位置，假定它根据运动模型，如等速或恒定加速度移动。卡尔曼滤波器还考虑到过程噪声和测量噪声。过程噪声为物体的实际运动与运动模型的偏差。测量噪声为检测错误。

要使配置卡尔曼滤波器更容易，请使用configureKalmanFilter．这个函数设置了一个过滤器，用于跟踪在笛卡尔坐标系中以恒定速度或恒定加速度移动的物理对象。所有方面的统计数据都是相同的。如果你需要用不同的假设来配置卡尔曼滤波器，你需要构造vision.KalmanFilter直接对象。

数据协会

数据协会是跨帧关联对应于同一物理对象的检测的过程。一个特定对象的时间历史由多个检测组成，称为一个跟踪．一种履带表示可以包括对象的前面位置的整个历史。或者，也可以只由对象的最后已知位置和当前速度。

跟踪管理

数据协会必须考虑到新的对象可以出现在视野中，或者被跟踪可以离开视野的对象的事实。换句话说，在任何给定的框架，新的轨道一定数量可能需要创建，现有轨道的一些数量可能需要被丢弃。这assignDetectionsToTracks函数返回除了匹配对未分配的轨道和未分配的检测的索引。

处理不匹配检测的一种方法是从每一个检测中创建一个新的轨道。或者，您可以从大于特定大小的不匹配检测，或从具有特定位置或外观的检测，创建新的轨道。例如，如果场景有一个入口点，比如一个门口，那么您可以指定只有位于入口点附近的不匹配的检测才能开始新的轨道，而所有其他检测都被认为是噪声。

处理无与伦比的轨道的另一种方法是删除保持无与伦比的特定数量的帧中的任何轨道。或者，您可以指定要删除一个无与伦比的轨道时，其最后已知位置附近的出口点。