深度学习驱动下目标跟踪算法的创新与实践：技术演进与应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，计算机视觉技术正以前所未有的速度发展，而目标跟踪作为计算机视觉领域的核心任务之一，在众多领域都展现出了巨大的应用价值。目标跟踪旨在从视频序列中持续地识别并定位感兴趣的目标对象，为后续的行为分析、决策制定等提供关键的数据支持。传统的目标跟踪方法主要依赖手工设计的特征，如颜色、纹理、边缘等，并结合滤波器或优化算法进行目标定位。然而，这些方法在面对复杂场景，如光照变化、遮挡、背景干扰、目标形变以及快速运动等情况时，往往性能受限，难以满足实际应用的需求。

随着深度学习技术的迅猛发展和计算能力