基于摄像头的多目标跟踪方法文献综述

多目标跟踪技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。

随着摄像头技术的不断发展，基于摄像头的多目标跟踪方法因其成本低、灵活性高、易于部署等优势，近年来备受关注。

本文首先介绍多目标跟踪的概念和基本流程，以及目标跟踪中常用的评价指标。

随后，对近年来基于摄像头的多目标跟踪方法进行综述，将其归纳为基于关联的方法、基于能量最小化的方法和基于深度学习的方法三类，并分析了各类方法的优缺点和适用场景。

最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来发展方向进行了展望。

关键词：多目标跟踪；摄像头；目标检测；数据关联；深度学习

多目标跟踪是指在视频序列中同时对多个感兴趣目标进行定位、识别和跟踪的任务。

其目标是在复杂场景下，即使目标发生遮挡、形变、光照变化等情况，依然能够准确地跟踪每个目标的运动轨迹。

多目标跟踪系统的基本流程通常包括以下步骤：
1.目标检测：从图像序列中检测出感兴趣的目标，并提取目标的特征信息，例如目标的位置、大小、颜色、形状等。

2.特征提取：对检测到的目标进行特征提取，常用的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、运动特征等。