​（3.1）先与（2.3）中剩的轨迹关联。​（2.1）使用当前帧的检测框和上一帧的卡尔曼滤波预测（或估计）结果，使用IOU计算相似度（或者如果有用ReID的话，会计算特征间距离计算相似度）。1对当前帧中（置信度高于最低阈值的）所有检测框，根据置信度中间阈值分成 高置信度检测框 和 低置信度检测框。​（2.3）要保留未匹配到轨迹的高置信度检测框（即当前帧剩的检测框） 和未匹配到检测框的上一帧存在的轨

​对于多个镜头下对于目标物体的持续跟踪，需要跨镜头跟踪算法来解决 譬如当目标从一个镜头切换到另一个镜头，会出现目标跟丢的情况。​本篇以2个相机拍摄的目标跟踪场景为例。考虑涉及两种场景：（1）两台相机存在重叠区域；（2）两台相机不存在重叠区域。​。

搭建 Tesseract-OCR 环境

多目标跟踪(MOT,Multiple Object Tracking)评价指标

读取配置文件 获取配置文件中的区域和时间信息，作为目标违停事件的判定条件。

训练时main函数最前面增加。