贝叶斯多目标跟踪器：BayesianTracker

简介：
BayesianTracker是一款基于贝叶斯理论的高效多目标跟踪软件工具，适用于复杂场景下的精确目标追踪与分析。 贝叶斯跟踪器（btrack）是用于多对象跟踪的Python库，在拥挤环境中重建轨迹方面表现出色。该工具利用概率网络进行轨迹链接，并结合空间与外观信息来优化这一过程。在操作中，算法会整合那些未包含分割事件且可靠的轨道片段（即小片段），并为每一个新的短轨迹启动一个预测模型以估算视场内各个对象的未来状态及其不确定性。 通过评估所有潜在连接的可能性得分——这些评分基于贝叶斯信念矩阵中的后验概率计算得出——新观测值被分配给不断增长的小径。接着，算法运用多个假设检验和整数编程技术来确定最优的整体解决方案，这一过程涉及计算每个可能组合的可行性分数，并最终选择一系列最有可能解释所有观察数据的假设。 此外，btrack在延时显微镜图像中的细胞跟踪任务中也得到了应用和发展。