
【计】 target track
目标跟踪(Target Tracking)是计算机视觉与模式识别领域的核心技术,指通过算法持续定位并预测动态目标在连续图像序列中的空间位置与运动轨迹。该技术包含三个核心环节:目标检测(识别初始位置)、特征建模(提取颜色、纹理或运动特征)和状态预测(通过滤波算法更新目标位置)。
在军事侦察、自动驾驶、智能监控等场景中,目标跟踪系统需克服光照变化、目标遮挡等干扰因素。主流算法可分为生成式(如卡尔曼滤波)与判别式(如相关滤波、深度学习)两类,其中基于YOLOv5+DeepSORT的混合模型在MOT17数据集上达到76.3%的MOTA精度。
根据《IEEE模式分析与机器智能汇刊》最新研究,多目标跟踪(MOT)技术已实现从传统概率模型向Transformer架构的演进,注意力机制显著提升了复杂场景下的跟踪鲁棒性。美国国家标准技术研究院(NIST)的测试报告显示,当前最优算法在80%遮挡条件下仍能保持连续5帧以上的稳定追踪能力。
目标跟踪是计算机视觉和传感器技术中的核心概念,其核心定义、技术原理及应用可综合多个权威来源解释如下:
目标跟踪(Object Tracking)指在连续的视频帧或传感器数据中,对已检测到的目标进行持续定位和状态预测的过程。与目标检测(逐帧识别目标)不同,跟踪基于初始检测结果,利用运动信息预测目标位置,提升效率和连续性。
在雷达领域,目标跟踪特指通过调整波门时间位置连续测量目标距离,例如军事或航空监测。此场景更侧重信号处理与实时性。
如需更完整信息,可参考来源网页:2、4、5、8、10。
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