
【計】 target track
目标跟蹤(Target Tracking)是計算機視覺與模式識别領域的核心技術,指通過算法持續定位并預測動态目标在連續圖像序列中的空間位置與運動軌迹。該技術包含三個核心環節:目标檢測(識别初始位置)、特征建模(提取顔色、紋理或運動特征)和狀态預測(通過濾波算法更新目标位置)。
在軍事偵察、自動駕駛、智能監控等場景中,目标跟蹤系統需克服光照變化、目标遮擋等幹擾因素。主流算法可分為生成式(如卡爾曼濾波)與判别式(如相關濾波、深度學習)兩類,其中基于YOLOv5+DeepSORT的混合模型在MOT17數據集上達到76.3%的MOTA精度。
根據《IEEE模式分析與機器智能彙刊》最新研究,多目标跟蹤(MOT)技術已實現從傳統概率模型向Transformer架構的演進,注意力機制顯著提升了複雜場景下的跟蹤魯棒性。美國國家标準技術研究院(NIST)的測試報告顯示,當前最優算法在80%遮擋條件下仍能保持連續5幀以上的穩定追蹤能力。
目标跟蹤是計算機視覺和傳感器技術中的核心概念,其核心定義、技術原理及應用可綜合多個權威來源解釋如下:
目标跟蹤(Object Tracking)指在連續的視頻幀或傳感器數據中,對已檢測到的目标進行持續定位和狀态預測的過程。與目标檢測(逐幀識别目标)不同,跟蹤基于初始檢測結果,利用運動信息預測目标位置,提升效率和連續性。
在雷達領域,目标跟蹤特指通過調整波門時間位置連續測量目标距離,例如軍事或航空監測。此場景更側重信號處理與實時性。
如需更完整信息,可參考來源網頁:2、4、5、8、10。
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