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文档简介

化多目标跟踪算法研究综述多目标跟踪(MultipleObjectTracking)是计算机视觉领域的一个重向，涵盖了目标检测、跟踪、识别等多个子领域，其目的是通过计算机技术对移动目标进行自动化跟踪和识别。在实际生产和科研中，景都需要对多个目标进行实时跟踪，因此研究多目标跟踪算述。广泛应用于跟踪问题的、对线性动态系统进行状计的方法。基于卡尔曼滤波的多目标跟踪算法主要用于线性系统下标跟踪。该算法通过观测数据和先验知识对目标状态进行预测和估能够实现数据关联和姿态估计。但如果目标的运动不是线性的，则作为一种基于概率的自适应多模型估计算法，能够有效解和非高斯问题。该算法通过蒙特卡洛采样方法将目标状态表示子的集合，通过测量区分出其对应的目标。但是，该算法需要最近几年成为了计算机视觉领域的一个研究热点。在多目标跟踪中，基于深度学习的算法主要采用卷积神经网络(CNN)等方法特征提取和分类。该算法可以在大数据集上进行训练，具有较控领域，多目标跟踪算法可以用于实时监测大型公共场所 (如车站、机场、商场等)中的人流量和行为。通过建立行为模型和识驶领域，多目标跟踪算法可以用于实时识别并跟踪周围的行人和路标等，以及提高自动驾驶系统的鲁棒性，从而增强整个互领域，多目标跟踪算法可以用于改善交互体验和提高系化程度，如通过根据手势识别控制游戏，或扫描目标进行自动标跟踪算法而言，精确的目标检测和特征提取是非常关键提高算法的准确性和鲁棒性。目前，对于目标检测和特征提取研究者们主要采用深度学习方法，设计更加精细的网络结构和系统的多目标跟踪而言，数据关联和轨迹预测也是非常重究方向。目前，基于深度学习的目标跟踪算法在轨迹预测、运动标跟踪任务中数据来源多样的问题，研究者们开始利用多合的方法来完成目标跟踪任务，如结合激光雷达、摄像头等传感数据融合和互补，并尝试将深度学习算法和传统跟踪算法等进行势目标跟踪算法将越来越注重基于深度学习的多模态融合方，也会积极研究多层次数据的融合方式，以提高算法的准确性目标跟踪算法也将越来越注重基于自适应学习的方法，这以适应不同的环境和应用场景，提高算法在复杂环境下的适应目标跟踪算法也将越来越强调端到端优化，这种方法可以知识，将多个模块融合为一个整体进行优化，提高算法的效率综述、应用领域、研究现状、发展趋势等方面对一体化标跟踪算法进行了综述。多目标跟踪算法作为计算机视觉领域的一要研究方向

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