【摘 要】
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多目标跟踪的主要任务是在跟踪序列中实现对多个感兴趣的目标进行定位,且维持身份ID并记录运动轨迹,但MOT面临数量不明、特征区分、遮挡等问题。随着神经网络的快速发展,基于深度学习的MOT算法有多种分类方式。为此,对近年来多目标跟踪相关资讯及其技术进行研究,并分析不同代表性算法的优缺点,最后,对多目标跟踪领域待解决的问题与未来研究方向进行研究和展望。
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多目标跟踪的主要任务是在跟踪序列中实现对多个感兴趣的目标进行定位,且维持身份ID并记录运动轨迹,但MOT面临数量不明、特征区分、遮挡等问题。随着神经网络的快速发展,基于深度学习的MOT算法有多种分类方式。为此,对近年来多目标跟踪相关资讯及其技术进行研究,并分析不同代表性算法的优缺点,最后,对多目标跟踪领域待解决的问题与未来研究方向进行研究和展望。
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