匈牙利算法
kalman 轨迹预测
双人版本 2020-07-13_V5_REID_CNN_.ipynb
解决问题：
1.交叉出现新id的情况
2.重叠超时Reid的问题
3.交叉碰撞问题
4.重叠碰撞问题
解决办法：
增加 在交叉的情况下，匈牙利算法包含对新出现的bbox的处理
增加 kalman预测bbox不会离开遮挡者bbox，利用IOU判断，预测的bbox与其他bbox 无交叉停止kalman跟踪
双人无Kalman跟踪版本 2020-07-16_V5_REID_CNN_Nokalman.ipynb
解决问题：
因为多人情况复杂，kalman跟踪系统不能很好的表示所有可能
so，使用不同的存储系统只利用feature的不同区分出ID跟关键
分情况比较：交叉ID 重叠ID 无状态ID，在状态改变时，利用记录的bbox及父子关系，判断状态改变的ID，主要记录交叉的时候与重叠的时候的差别
针对Kalman轨迹跟踪不准确且情况多变的情况进行修改：
具体操作：
增加状态：cross_from_overlap
出现重叠查找最近的两个bbox的ID并记录，产生新的重叠ID ,保持追踪。
被记录的ID一直处于占用状态 ，保持确认状态 ，直到重叠ID消失释放
重叠ID消失的判断：出现交叉时候的bbox 只要有一个与 重叠ID的bbox重叠即判断为重叠消失
重叠消失使用限定匈牙利算法，没有消失使用常规匈牙利算法进行匹配
三人版本：2020-07-24_V5_Multi-REID_CNN.ipynb
使用YOLOV5检测器代替之前的efficendet检测器
使用交叉状态保持机制，避免因重叠导致的错误ID的情况，关闭kalman轨迹跟踪
处理不同情况使用不同模式：1 None 2 Cross 3 Overlap 模式
状态机制包含三个：
inherit combine_split create
继承 合并_分裂 构建
多人版本 2020-07-28_V5_Multi-REID_CNN.ipynb
已测试四人
New set CrossVideo 文件夹用于方便使用
Reid=CNN_REID(
lib_dth=0.01,
passage_dth=0.02,
reid_dth=0.03,
forget=10,
kalman=False)
#arg1:库添加的阈值
#arg2:切换状态的阈值
#arg3:分辨不同人的阈值
#arg4:状态变为隐藏的帧数
#arg5:kalman开启的阀门
文件夹：MutilCrossVideo
多视角~双视角的实现：
实现方法：
在原来的基础上：
改变ID管理：
保存数据分为camera私有数据和共有数据
包含的数据有： '
camera':{},'lib':[],'frame':0,'passage':False,'hold':False
包含的私有数据：
'camera_id':{'bbox':[],'center':[],'kalman':[],'cross':False,'overlap':False,'overlap_id':[]}
私有数据中center 使用的是同时出现相同ID的feature的中心构成
