基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究_尹宏鹏

资 源 简 介

基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究_尹宏鹏

详 情 说 明

运动目标跟踪是计算机视觉领域的核心研究方向之一，通过实时检测和追踪视频序列中的运动物体，为智能监控、自动驾驶等应用提供关键技术支撑。尹宏鹏的研究系统性地梳理了该领域的算法演进与实现思路。

传统方法主要依赖帧间差分、光流估计等技术，通过计算相邻帧像素变化来定位运动物体。这类算法计算效率较高，但在复杂场景下易受光照变化、遮挡等因素干扰。现代算法逐步引入深度学习框架，利用卷积神经网络提取多层次特征，显著提升了跟踪鲁棒性。

研究重点分析了基于相关滤波的跟踪器设计思路，通过在频域计算目标与候选区域的相关性来提升运算速度。同时还探讨了孪生网络架构如何实现端到端的特征匹配，这类方法通过离线训练获得泛化能力，能适应目标的外观变化。

当前技术挑战主要集中在长期遮挡处理、多目标交叉场景以及实时性优化三个方面。未来的发展方向可能集中在结合注意力机制的动态特征选择，以及利用时空上下文信息增强跟踪连续性等创新思路。