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多目标跟踪(Multi-Object Tracking)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,主要解决视频序列中同时追踪多个运动目标的问题。典型的MOT系统包含两个核心模块:目标检测和数据关联。
在目标检测阶段,系统会识别出每一帧中的所有感兴趣目标。常用的检测器包括YOLO、Faster R-CNN等深度学习模型。检测结果通常包含目标的边界框位置和类别置信度。
数据关联则是将连续帧中的检测结果进行匹配的过程。常用方法包括基于匈牙利算法的二分图匹配,或使用深度学习提取目标特征进行相似度计算。卡尔曼滤波器常被用于预测目标在下一帧可能出现的位置,提高关联准确性。
需要注意的是,在复杂场景(如光照变化、目标遮挡、背景运动)下,跟踪性能会显著下降。这时可能需要引入更复杂的运动模型或外观特征来提高鲁棒性。同时,系统还需处理目标新生、消失、暂时丢失等边界情况。