基本信息

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文档摘要

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融合卡尔曼滤波与孪生网络的目标跟踪算法优化与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，目标跟踪是一个至关重要的研究方向，其旨在视频序列中持续监测并定位特定目标，获取目标的位置、运动轨迹等信息。目标跟踪技术的应用场景极为广泛，在安防监控领域，它能够实时监测人员和物体的活动，及时发现异常行为，为公共安全提供有力保障；在自动驾驶领域，通过对车辆、行人、交通标志等目标的跟踪，帮助自动驾驶系统做出准确决策，确保行车安全；在智能机器人领域，使机器人能够感知周围环境，对特定目标进行跟随和交互，提升机器人的智能化水平。随着人工智能技术的快速发展，对目标跟踪算法的性能要求也越来越高，不仅需