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视频序列中目标跟踪技术研究的综述报告
目标跟踪是计算机视觉和机器学习领域的热门研究方向，是指在视频序列中对已知的目标进行持续、准确的跟踪。目标跟踪技术广泛应用于智能监控、交通管理、医学影像处理、机器人导航等领域，对提高人类生产生活效率、促进社会进步具有重要意义。本文将就目标跟踪技术的研究现状、方法分类和应用前景等方面进行阐述和分析。
一、研究现状
近年来，随着计算机视觉和深度学习等技术的不断发展，目标跟踪技术也得到了快速发展。以DukeMTMC为例，目前该数据集已经获得了39项数据集上的世界记录，可见目标跟踪技术的实用价值日益凸显。
目标跟踪算法可分为传统目标跟踪算法和深度学习目标跟踪算法两种，国内外研究多集中于后一类算法。其中，常见的深度学习模型包括SiameseNetwork、DeepSort、SiamRPN、CenterTrack等。
二、方法分类
1.传统目标跟踪算法
传统目标跟踪算法是最早被研究的目标跟踪算法，常见的有小波变换、卡尔曼滤波、粒子滤波等方法。这些算法基于运动模型和外观模型等特征进行跟踪，往往需要人工标注物体边缘或视觉追踪点进行参考。
2.深度学习目标跟踪算法
深度学习目标跟踪算法是近年来兴起的目标跟踪技术。这种算法依赖于深度学习模型，将输入的图像与目标进行特征匹配，并进行目标的定位、识别、跟踪等操作。比较常用的深度学习模型有SiameseNetwork、DeepSort等。
三、应用前景
目前，随着智能监控技术的不断发展，目标跟踪技术被应用于人员追踪、车辆追踪、行为分析等场景中，有着广泛的应用前景。目标跟踪技术也被应用于医学影像处理、机器人导航等领域。
总的来说，目标跟踪技术在应用前景非常广泛，并且经过不断地发展和完善，其算法和技术水平也得到了很大的提高，为相关领域的实际应用提供了有力的支持。