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文档摘要

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深度赋能：基于深度学习的弱目标跟踪技术探索与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在计算机视觉领域取得了令人瞩目的成果，目标跟踪作为计算机视觉中的关键任务之一，也因深度学习的融入而迎来了新的发展机遇。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、背景干扰以及目标自身的快速运动、外观变化时，往往性能受限，难以满足实际应用的需求。深度学习通过构建深度神经网络，能够自动从大量数据中学习到更加鲁棒和判别力强的特征表示，为目标跟踪问题的解决提供了新的思路和方法，逐渐