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DeepSORT（Deep learning based SORT）是一种基于深度学习的视觉目标跟踪算法，它结合了深度学习和传统的目标跟踪算法SORT（Simple Online and Realtime Tracking）。

DeepSORT基于目标检测器（如YOLO、Faster R-CNN等）检测每一帧图像中的目标，并使用多特征融合（Muti-feature Fusion）技术对目标进行表示和描述，然后使用SORT算法对目标进行跟踪。在SORT算法的基础上，DeepSORT引入了Re-IDentification（Re-ID）模型来解决目标ID的确定问题，Re-ID模型通过计算目标在多个帧图像中的相似度来确定目标的唯一ID。

DeepSORT算法的优点是：精度高，鲁棒性强，对于目标的遮挡、形变等情况具有很好的适应性。它已经被广泛应用于行人、车辆等目标的跟踪和智能视频监控等领域。

DeepSORT的主要思想是将目标检测和目标跟踪两个任务相结合。首先使用目标检测算法（Faster R-CNN等）在每一帧中检测出目标物体的位置和边界框。然后，通过深度学习模型（如CNN）提取目标的特征表示，将每个目标与先前帧中已跟踪的目标进行匹配。匹配过程中会考虑目标的特征相似度、运动一致性等因素，以确定目标的身份和轨迹。DeepSORT的关键贡献之一是使用了一个强大的外观特征描述符，可以准确地区分不同目标之间的相似度。DeepSORT还通过处理目标的消失和重新出现等复杂情况，实现了对长期跟踪的支持。

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