深度神经网络在目标跟踪算法中的应用与最新研究进展

• 作者: 杜吉祥 柳欣 欧阳谷 王靖 白冰 钟必能
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 深度学习 神经网络 视频处理
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 315-323
• 页数: 9页
• 分类号: TP399
• 字数: 10478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2018.02.024

摘要

视频目标跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究方向,在公共交通、无人机、军事目标定位等诸多领域有着很重要的实际应用价值.传统的跟踪器算法在应对现实中的复杂场景具有很大瓶颈,伴随着大数据时代的到来,深度学习技术凭借着强大的特征自学习能力在图像分类、目标检测等计算机视觉领域掀起了研究热潮,同时也为目标跟踪领域的研究提供新的思路.基于各种深度神经网络模型的跟踪算法已经开始应用在目标跟踪问题中,并且在性能上取得了良好的效果.本文首先简要回顾了的传统目标跟踪算法的相关工作流程,其次,重点阐述了深度学习技术在目标跟踪领域中的应用特点,并同时对算法进行分类讨论.最后,总结了深度学习在目标跟踪领域的技术难点与未来的发展趋势.