融合相关滤波与孪生网络：长期目标跟踪算法的深度探索与优化

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，广泛应用于众多领域，如安防监控、自动驾驶、智能机器人、视频分析等。而长期目标跟踪作为计算机视觉领域的关键研究方向之一，致力于在长时间的视频序列中持续、准确地定位特定目标，对于实现计算机对复杂动态场景的理解和分析起着举足轻重的作用。

长期目标跟踪在安防监控领域有着至关重要的应用。在公共场所，如机场、火车站、商场等，监控系统需要对特定人员或物体进行长时间的跟踪，以保障公共安全。通过长期目标跟踪技术，能够实时掌握目标的行踪，及时发现异常行为，如人员的异常