课程简介
目标跟踪是计算机视觉的核心技术之一，广泛应用于安防、自动驾驶、机器人等领域。本课程将系统讲解经典与前沿的跟踪算法，并提供实战项目训练。
核心内容
- 算法原理：从卡尔曼滤波到深度学习跟踪器
- 代码实现：Python/OpenCV实战演示
- 性能评估：MOTChallenge数据集分析
- 应用场景：多目标跟踪在真实世界的落地
常用算法分类
传统方法
卡尔曼滤波 📊
Kalman_Filter
适用于单目标运动预测，常用于无人机导航Mean Shift 🔍
Mean_Shift
基于密度梯度的非参数方法
深度学习方法
DeepSORT 🤖
DeepSORT
结合外观特征与运动模型的跟踪框架YOLO+Tracker 🚀
YOLO_Tracker
实时目标检测与跟踪的集成方案
实战项目建议
多目标跟踪演示 📹
使用COCO数据集训练模型复杂场景模拟 🌍
在OpenCV官方示例中实现遮挡处理性能优化实验 ⚙️
尝试使用PyTorch Lightning加速训练过程
扩展学习路径
如需深入了解多目标跟踪的前沿研究，可参考：
多目标跟踪高级主题
（包含轨迹预测与行为分析等深度内容）