2024年5月23日发(作者：)

基于深度学习的视觉目标跟踪算法研

究共3篇

基于深度学习的视觉目标跟踪算法研究1

视觉目标跟踪一直是计算机视觉领域的重点研究方向之一。而在近年

来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的视觉目标跟踪算法也

越来越成为研究热点。本篇文章主要讨论基于深度学习的视觉目标跟

踪算法研究方向和技术难点，并简单介绍一些经典的方法。

一、基于深度学习的视觉目标跟踪技术

基于深度学习的视觉目标跟踪技术主要采用卷积神经网络

（Convolutional Neural Network, CNN）作为特征提取器，结合目标

跟踪器进行训练，最终实现对目标的快速、准确的跟踪。

其中，卷积神经网络可以分为单目标追踪和多目标追踪两种类型。

1. 单目标追踪

在单目标追踪中，主要采用的是Siamese网络结构，该结构可以将目

标的特征提取和跟踪过程结合在一起，大大提高了跟踪的精度和速度。

经典方法：

VOT2016胜者：ECO

ECO算法是一种基于自适应卷积滤波器（Caffeinated tracking）的目

标追踪算法，其使用的神经网络结构可以同时学习到表观和运动信息，

并结合目标跟踪器进行训练，准确度和鲁棒性都取得了不错的效果。

2. 多目标追踪

在多目标追踪中，主要采用的是多目标跟踪神经网络（MOTNN）和多目

标追踪卷积神经网络（MOTCNN）这两种方法。

经典方法：

MOTNN算法将多目标跟踪转化为单目标跟踪问题，并采用Siamese网络

结构进行目标跟踪，同时通过动态自适应控制模块来达到多目标跟踪

的效果。

MOTCNN算法则针对多目标跟踪中目标漂移、遮挡等问题做出了相应的

处理，能够有效提高跟踪的精度。

二、技术难点

1. 特征提取

深度学习的视觉目标跟踪算法的核心在于特征提取，特征的好坏直接

影响着跟踪的准确度和速度。目前，针对不同的跟踪场景和目标，特

征提取的方案也越来越多，如何选取最优的特征提取方案，也成为了

当前视觉目标跟踪算法中的难点之一。

2. 目标跟踪器的设计

除了特征提取之外，目标跟踪器的设计也是影响跟踪效果的重要因素。

目标跟踪器的稳定性、鲁棒性、处理速度等，都关系到跟踪结果的好

坏。然而，目前针对不同的跟踪任务，目标跟踪器的设计方案也是五

花八门，如何在多种设计方案中选择最佳方案，也是目前视觉目标跟

踪算法中的难点之一。