基本信息

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文档摘要

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卷积神经网络赋能下的目标跟踪算法演进与创新研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，计算机视觉技术的发展日新月异，目标跟踪作为其中的关键领域，正深刻影响着我们生活的方方面面。从智能安防系统中对人员和物体的实时监控，到自动驾驶汽车对周边车辆、行人及障碍物的精准追踪，再到虚拟现实和增强现实应用中对用户动作和位置的实时捕捉，目标跟踪技术无处不在，为众多行业的发展提供了强大支持。

传统目标跟踪算法在复杂场景下往往面临诸多挑战。例如，在智能监控场景中，当目标发生快速运动、遮挡或光照变化时，基于手工设计特征和简单运动模型的传统算法容易出现目标丢失或跟踪不准确的情况。这是因为这些算法主要依赖