​多目标跟踪

资 源 简 介

​多目标跟踪

详 情 说 明

多目标跟踪（MOT）是计算机视觉中的重要任务，它能够同时跟踪视频序列中的多个目标。这项技术广泛应用于监控、自动驾驶和运动分析等领域。

多目标跟踪系统通常由两部分组成：目标检测模块和数据关联模块。前者负责在每一帧中识别潜在的跟踪目标，后者则负责将这些检测结果与已有的跟踪轨迹进行匹配。

在实际应用中，跟踪性能往往会受到目标数量的显著影响。当场景中目标数量较少时（例如8个以下），大多数跟踪算法都能保持较好的效果。然而当目标数量超过8个时，系统性能开始明显下降。这主要是由于以下几个原因：目标间的相互遮挡变得更加频繁，数据关联的复杂度呈指数增长，计算资源需求也随之剧增。

为了改善多目标跟踪的性能，研究人员正在探索多种改进方向，包括开发更鲁棒的目标检测算法、设计更高效的数据关联策略，以及利用深度学习技术提升跟踪精度等。