🎉 视频目标跟踪算法综述
1. 传统算法回顾
💡 卡尔曼滤波 是最早被广泛应用的跟踪算法，通过预测-更新框架实现目标位置估计
🔍 Mean Shift 采用密度梯度上升方法，适合处理复杂背景下的目标运动
📊 多假设跟踪（MHT） 通过维护多个可能的轨迹假设应对目标遮挡问题
👉 点击了解传统跟踪方法的局限性
2. 深度学习新进展
🤖 YOLOv8 轻量级检测模型在实时跟踪场景中表现优异
🌐 DeepSORT 结合外观特征与运动模型，实现跨帧关联
📊 Transformer-based Tracker 利用自注意力机制处理长时依赖关系
🎥 查看最新算法对比实验
3. 关键技术图谱
- 特征提取：使用CNN提取目标视觉特征（如
ResNet50） - 运动建模：基于光流的轨迹预测（如
Optical_Flow） - 数据关联：匈牙利算法实现检测框与跟踪器匹配（
Hungarian_Algorithm） - 多目标跟踪：通过
DeepSORT实现复杂场景下的多对象管理
4. 应用场景全景
🚗 自动驾驶中的车辆跟踪
👮 视频监控的人群行为分析
drone 无人机航拍目标识别
💡 工业质检中的缺陷追踪