基本信息

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文档摘要

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深度学习赋能下的视频跟踪技术演进与创新研究

一、绪论

1.1研究背景

在当今数字化时代，视频作为信息的重要载体，广泛应用于各个领域。从日常生活中的安防监控、智能交通，到工业生产中的质量检测、机器人视觉，再到娱乐领域的视频分析、游戏互动等，视频的身影无处不在。视频跟踪技术作为计算机视觉领域的关键研究方向，旨在对视频序列中的目标物体进行实时定位和轨迹追踪，为后续的行为分析、事件检测等任务提供基础支持，其重要性不言而喻。

早期的视频跟踪技术主要基于传统的计算机视觉方法，如光流法、卡尔曼滤波等。这些方法通过手工设计特征提取器和跟踪算法，在一定程度上实现了目标的跟踪。然而，随着实际应用场景的日益复杂