Nov, 2024

基于卷积神经网络的实时视频目标追踪算法

TL;DR本研究针对传统追踪算法在目标遮挡、形态变化和背景干扰等复杂场景中的局限性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的实时视频目标追踪算法。通过整合目标检测与追踪策略,该算法利用在线学习机制不断更新目标模型,显著提高了在快速运动、部分遮挡和复杂背景下的追踪成功率和稳定性。研究结果表明,该算法可为视频监控和智能交通等领域的目标追踪任务提供新的解决方案。